Problemen en theorieën in onderzoek

X

Z1

Y

Y X1

X2

Z2

Tabel 1: Kans op niet-werkzaamheid en neerwaartse inkomensmobiliteit tijdens de late loopbaan Niet-werkzaamheid Neerwaartse

inkomensmobiliteit Mannen Vrouwen Mannen Vrouwen Constante -4,09** -2,35+ -7,82** -11,15** Bruto uurloon 1,29** 1,85** Leeftijd (59-61=referentie) 50-54 0,15 -1,70* 0,10 0,92 55-58 0,59 -0,74 0,25 0,70 62-64 0,49 -0,50 -0,04 -1,44 Geboortecohort (1946=referentie) 1939 2,21* 0,80 0,79+ 2,61** 1940-45 1,10* 0,48 0,56* 1,57** Werkloosheidspeil -0,26* -0,28* 0,03 -0,06 Opleiding (WO=referentie) LO -0,40 1,46 -0,50 0,54 LBO/MAVO -0,11 1,18 -0,25 0,51 MBO -0,03 0,16 -0,46 0,17 HAVO/VWO - 0,41 0,07 -2,61+ HBO -0,40 0,77 -0,06 0,34 Burgerlijke staat (Gehuwd=referentie)

Gescheiden -1,25 -0,04 -0,07 -0,18 Verweduwd 0,25 -0,96 0,68 1,57** Ongehuwd 0,82 0,14 -0,30 0,41 Thuiswonend(e) kind(eren) -0,23 -0,02 -0,22 0,52* Niet werkzaam 0,50 0,63 Deeltijd werkzaam 0,15 0,41 1,14** 0,52+ Tijdelijk werkzaam 1,60** 1,49** 1,22** 1,35** Beroepsklasse (Hogere managers en professionals=referentie)

Lagere managers en professionals -0,18 -0,32 0,12 -0,25 Hogere routinehoofdarbeiders -0,03 0,05 -0,13 -0,73 Lagere routinehoofdarbeiders -0,06 -0,06 0,79 0,41 Kleine zelfstandigen, boeren 0,53 1,39+ 3,02** - Geschoolde handarbeiders -0,06 -0,20 0,19 -0,06 Semi- en ongeschoolde handarbeiders

-0,41 0,55 0,34 -0,53

Bedrijfssector (Sociale diensten=referentie)

Extractief -0,56 -2,07* -1,94+ 1,66+ Transformatief 0,84+ -0,04 0,30 0,53 Distributieve diensten 0,09 -0,04 0,17 0,63 Producerende diensten 0,24 0,24 -0,57+ 0,26 Persoonlijke diensten -1,08 0,20 -0,00 1,35** Bedrijfsgrootte (100=referentie) 19 0,76* 0,97* 0,51* 0,52 20-49 -0,58 -0,22 0,60* -0,03 50-99 -0,62 0,46 -0,12 -0,54

Vervolg Tabel 1 Model Chi-kwadraat 69** 75** 210** 137** Df 31 31 33 33 Aantal gebeurtenissen 52 57 242 136 Aantal personen 770 441 729 358 Aantal persoon-jaren 2528 1294 1884 911

Bron: Eigen berekeningen gebaseerd op Sociaal Economisch Panel (1995-2001). Noten: ** p < 0,01; * p < 0,05; + p < 0,10; - cofficient is niet betrouwbaar.

Tabel 2: Kans op pensionering en bruto maandelijks pensioeninkomen Pensionering Maandelijks

pensioeninkomen Mannen Vrouwen Mannen Vrouwen

Constante -2,84** -1,90 10,50** 8,38** Leeftijd (59-61=referentie) 50-54 -3,74** -3,65** -0,87 1,30** 55-58 -1,44** -1,58** 0,19 -0,14 62-63 -2,11** -0,58+ -0,23 -0,28 64-65 2,63** 4,35** -0,46** -0,02 Geboortecohort (1946=referentie) 1939 0,31 -1,47* -0,07 1,55** 1940-45 0,32 -0,77 -0,34 1,61** Werkloosheidspeil 0,01 0,02 -0,08* -0,04 Opleiding (WO=referentie) LO -0,84+ 0,69 -0,57+ -1,20** LBO/MAVO -0,37 0,96 -0,60* -1,31** MBO 0,01 1,17 -0,56+ -1,02* HAVO/VWO -0,04 0,54 -0,05 -1,25* HBO -0,10 1,34 -0,18 -0,82+ Burgerlijke staat (Gehuwd=referentie) Gescheiden -0,17 0,60* 0,30 -0,08 Verweduwd 0,62 2,71** -0,37 -0,08 Ongehuwd -0,59 0,46 -0,05 0,78** Thuiswonend(e) kind(eren) -0,64** -0,23 0,22 -0,06 Niet werkzaam 1,55** -0,93 -1,08** -1,19* Deeltijd werkzaam -0,54 0,34 -0,37 -0,29 Tijdelijk werkzaam 0,20 -0,98 -0,68 -0,48 Beroepsklasse (Hogere managers en professionals=referentie)

Lagere managers en professionals 1,01* -0,90 -0,67 -0,63 Hogere routinehoofdarbeiders 0,69 -0,63 -1,38* -0,37 Lagere routinehoofdarbeiders 1,95* -0,54 -0,33 -0,63 Kleine zelfstandigen, boeren 0,18 0,90 -2,19 -0,04 Geschoolde handarbeiders 1,52** 0,27 -1,00* -0,41 Semi- en ongeschoolde handarbeiders 1,09+ - -1,04+ - Bedrijfssector (Sociale diensten=referentie)

Extractief 0,17 - 1,05 - Transformatief 0,06 -1,76 0,19 -2,34+ Distributieve diensten 0,27 0,57 0,29 0,16 Producerende diensten 0,36 -0,83 0,21 0,70 Persoonlijke diensten 0,03 0,24 -0,24 0,20 Bedrijfsgrootte (100=referentie) 19 -0,97+ -0,57 0,07 -0,91+ 20-49 -0,29 -1,57 -0,21 -3,21* 50-99 0,21 -1,41 -0,18 -0,07

Vervolg Tabel 2 Model Chi-kwadraat 746** 1290** Df 33 33 Aangepaste R-kwadraat 0,12 0,21 Aantal gebeurtenissen 237 340 Aantal personen 1148 1334 235 335 Aantal persoon-jaren 3888 4602

Bron: Eigen berekeningen gebaseerd op Sociaal Economisch Panel (1995-2001). Noten: ** p < 0,01; * p < 0,05; + p < 0,10; - cofficint is niet betrouwbaar.

Tabel 1: Beschrijving van de gebruikte variabelen Allen Cohort

-1950 Cohort

1951-1960 Cohort 1961-

F-toetsa

m. s.d. m. s.d. m. s.d. m. s.d. Opleidingsniveau op 20-jarige leeftijd (6-18)

10,31 2,32 9,56 2,54 10,47 2,58 10,82 2,00 **

Opleidingsniveau op 30-jarige leeftijd (6-18)

11,70 3,22 10,69 3,33 12,00 3,36 12,63 2,83 **

Alle verhuizingen tussen leeftijd 6 en 16 (0/1)

0,29 0,28 0,32 0,29 *

Uitsluitend verhuizing binnen gemeente (0/1)

0,12 0,12 0,13 0,13 ns

Uitsluitend verhuizing tussen gemeentes (0/1)

0,14 0,14 0,16 0,13 ns

Zowel verhuizing binnen als verhuizing tussen gemeentes (0/1)

0,03 0,02 0,03 0,03 ns

Opleidingsniveau ouders (0-1) 0,34 0,28 0,25 0,28 0,33 0,29 0,43 0,25 ** Beroepsstatus ouders (0-1) 0,40 0,22 0,37 0,21 0,40 0,21 0,43 0,21 ** Echtscheiding ouders vr leeftijd 16 (0/1) 0,05 0,03 0,03 0,07 ** Respondent is vrouw (0/1) 0,51 0,49 0,49 0,54 ** Geboortejaar 1957 12,59 1942 5,89 1956 2,92 1969 2,92 ** Aantal respondenten ouder dan 20 jaar 5638 1843 1413 2382 Aantal respondenten ouder dan 30 jaar 4844 1843 1413 1588

Bron: Familie-enqute Nederlandse Bevolking 1998, 2000, 2003 a Significantietoets van verschillende gemiddelden tussen cohorten * p

Tabel 2: Verhuizingen tussen leeftijd 6 en 16: de effecten van sociale achtergrond en ouderlijke echtscheiding; logistische regressie Allen Cohort

-1950 Cohort 1951-60

Cohort 1961-

Trend-

Panel A: Alle verhuizingen

exp(b) exp(b)

exp(b) exp(b) toets a

Opleidingsniveau ouders (0-1) 1,73** 1,62* 2,24** 1,58* ns Beroepsstatus ouders (0-1) 2,06** 2,56** 1,90* 1,82* ns Ouderlijke echtscheiding vr leeftijd 16 (0/1)

2,22** 1,44 2,04* 2,72** ~

Respondent is vrouw (0/1) 1,07 1,08 1,13 1,04 ns (Geboortejaar 1928) / 10 0,97 1,28** 0,98 1,01 * Intercept 0,26 0,16 0,27 0,22 Aantal verhuizingen 1652 515 453 684 Aantal respondenten 5638 1843 1413 2382 Panel B: Verhuizingen binnen gemeente

Opleidingsniveau ouders (0-1) 1,07 0,98 1,28 1,06 ns Beroepsstatus ouders (0-1) 0,93 1,16 0,85 0,79 ns Ouderlijke echtscheiding vr leeftijd 16 (0/1)

1,48** 1,05 2,09* 1,51* ns

Respondent is vrouw (0/1) 1,18* 1,32* 1,19 1,07 ns (Geboortejaar 1928) / 10 1,02 1,38** 0,89 1,18 ns Intercept 0,18 0,10 0,29 0,10 Aantal verhuizingen 951 299 265 387 Aantal respondenten 5638 1843 1413 2382 Panel C: Verhuizingen tussen gemeentes Opleidingsniveau ouders (0-1) 2,46** 2,86** 2,34** 2,19** ns Beroepsstatus ouders (0-1) 3,34** 4,05** 4,31** 2,57** ns Ouderlijke echtscheiding vr leeftijd 16 (0/1)

3,13** 1,78~ 2,02* 4,21** **

Respondent is vrouw (0/1) 0,97 0,83 1,02 1,05 ns (Geboortejaar 1928) / 10 0,95~ 1,12 0,88 0,95 ns Intercept 0,08 0,06 0,10 0,09 Aantal verhuizingen 846 256 226 364 Aantal respondenten 5638 1843 1413 2382

Bron: Familie-enqute Nederlandse Bevolking 1998, 2000, 2003 a Significantietoets van lineaire trend in de effecten * p

Tabel 3: Het effect van een verhuizing tussen leeftijd 6 and leeftijd 18 op het bereikte opleidingniveau, gecontroleerd voor sociale achtergrond en een ouderlijke echtscheiding; lineaire regressie Model 1 Model 2 Model 3 Model 4 Panel A: Bereikt opleidingsniveau op leeftijd 20

Alle verhuizingen tussen leeftijd 6 en 16 (0/1)

-0,067

-0,159*

Uitsluitend verhuizing binnen gemeente (0/1) -0,216* -0,237** Uitsluitend verhuizing tussen gemeentes (0/1) 0,140 -0,050 Zowel verhuizing binnen gemeente als verhuizing tussen gemeentes (0/1)

-0,234 -0,234

Opleidingsniveau ouders (0-1) 1,226** 1,215** Beroepsstatus ouders (0-1) 0,839** 0,820** Ouderlijke scheiding vr leeftijd 16 (0/1) -0,726** -0,735** Respondent is vrouw (0/1) 0,089 0,087 0,094 0,090 (Geboortejaar 1928) / 10 0,449** 0,364** 0,449** 0,365** Intercept 9,006 8,557 9,003 8,563 Verklaarde variantie (adjusted) 6,0 % 10,1 % 6,2 % 10,2 % Panel B: Bereikt opleidingsniveau op leeftijd 30

Opleidingsniveau op leeftijd 20 0,912** 0,834** 0,908** 0,833** Alle verhuizingen tussen leeftijd 6 en 16 (0/1)

0,200**

-0,032

Uitsluitend verhuizing binnen gemeente (0/1) -0,155~ -0,229** Uitsluitend verhuizing tussen gemeentes (0/1) 0,632** 0,219** Zowel verhuizing binnen gemeente als verhuizing tussen gemeentes (0/1)

-0,071

-0,071

Opleidingsniveau ouders (0-1) 2,339** 2,314** Beroepsstatus ouders (0-1) 1,375** 1,331** Ouderlijke scheiding vr leeftijd 16 (0/1) -0,437** -0,464** Respondent is vrouw (0/1) -0,710** -0,718** -0,699** -0,711** (Geboortejaar 1928) / 10 0,370** 0,253** 0,256** 0,256** Intercept 1,746 1,652 1,775 1,677 Verklaarde variantie (adjusted) 50,8 % 57,0 % 51,2 % 57,2 %

Bron: Familie-enqute Nederlandse Bevolking 1998, 2000, 2003 * p

Tabel 1: OLS-regressie van elitaire cultuurparticipatie op tijdsaspecten en sociaal-economische achtergrond, ongestandaardiseerde cofficinten Model 1 Model 2 Model 3 Trend aspecten Meetjaar (0=1975) -,060 ns -,312 *** -,320 Geboortecohort (0=1950) -,050 ** -,060 *** -,159 Sociaaleconomische achtergrond Opleidingsniveau Primair onderwijs -36,230 *** -39,068 *** Secundair onderwijs -34,251 *** -32,586 *** Hoger beroepsonderwijs -12,831 *** -11,633 Universitair onderwijs ref. ref. *** *** Huishoudinkomen (rang score) Laagste 20% -2,750 ** -10,467 Midden-laagste 30% -7,654 *** -10,249 *** Midden-hoogste 30% -5,670 *** -6,545 *** Hoogste 20% ref. ref. Demografische aspecten Geslacht (vrouw=1) 5,612 *** Grote stad (1=ja) 6,595 *** Samenwonen met partner (1=ja) -7,996 *** Aantal jonge kinderen (onder 12 jaar) -,743 * Religieuze achtergrond Niet-religieus ref. Rooms-katholiek -5,852 *** Protestants -3,312 *** Gereformeerd 5,857 *** Overig religieus -,240 ns Tijdsdruk Uren betaald werk -,100 *** Uren kinderverzorging -,004 ns Uren scholing ,467 *** Constante 38,164 *** 76,701 *** 82,236 *** Verklaarde variantie 0,0% 9,8% 15,5%

Bron. TijdsBestedingsOnderzoeken 1975-2005 (N=16.148). Significantie. * p

Tabel 2: De trend in elitaire culturele participatie uiteengelegd in binnen- en tussencohort-verandering % na effect % totaal compositie Ongecontroleerd voor compositie Binnencohort trend (meetjaar) -1,80 60,2% Tussencohort trend (geboortecohort ) -1,19 39,8% Totale verandering -2,99 100,0% Gecontroleerd voor compositie Binnencohort trend (meetjaar) -9,60 321,0% 71,7% Tussencohort trend (geboortecohort ) -3,79 126,6% 28,3%

Totale verandering (na controle) -13,39 447,6% 100,0%

Bron. TijdsBestedingsOnderzoeken 1975-2005 (N=16.148). Significantie. * p

Figuur 1: Trends in opleidings- en inkomensdifferentiatie voor exclusieve elitaire culturele participatie naar meetjaar en geboortecohort.

Elitaire C ulture le Par ticipatieOple idings diffe re ntiatie naar me e tjaar

0

20

40

60

80

100

1975 1 980 1985 1990 199 5 2000 20 05

Scha

alw

aard

e

Primair Second airHBO Univers iteit

Elitair e C ul ture le Participa tieInkome ns differ e ntiatie naar me e tjaar

0

20

40

60

80

100

1975 1980 1985 1990 19 95 2000 2005

Scha

alw

aard

e

Laa gste 20% Midden-la ag 30%Midden-hoog 30% Hoogste 2 0%

Elitaire C ulture le Par ticipatieOple idings diffe re ntiatie naar geboortecohort

0

20

40

60

80

1 00

19 35 1940 1945 1 950 1955 1960 1965

Sch

aalw

aard

e

Primair SecondairHBO Universiteit

Elitaire Cultur ele ParticipatieInk ome nsdiffe re ntiatie naar ge boorte cohort

0

20

40

60

80

100

1 935 1940 1945 1950 1955 1960 1965

Scha

alw

aard

e

Laagste 20% Midden-laag 30%

Midden-ho og 30% Ho ogste 20%

Figuur 1: Opvoedwaarden in Nederland (%)

Bron: European Values Study, Nederland 2008

Tabel 1 Logistische regressieanalyses: de invloed van sociale klasse en mobiliteit op opvoedwaardena

Verdraag- zaamheid

Onzelf- zuchtigheid

Goede manieren

Gehoor- zaamheid

Hard werken

B B B B B Sociale mobiliteitb Opwaartse mobiliteit En klasse -,169 -,147 ,095 - ,026 ,298 Twee klassen of meer -,057 -,208 ,072 ,129 - ,065 Neerwaartse mobiliteit En klasse ,461 ,072 -,121 ,229 ,215 Twee klassen of meer ,348 ,210 ,555 - ,221 ,158 Sociale klassec Lagere professionals en managers -,471 * -,027 ,045 ,009 ,272 Routine hoofdarbeiders -,146 ,145 ,461 ,031 ,208 Kleine zelfstandigen ,189 -,321 ,599 ,198 ,297 Geschoolde handarbeiders en supervisoren -,475 -,248 ,761 ,686 ** - ,336 On/halfgeschoolde handarbeiders -,437 -,302 ,592 ,235 ,316 Boeren en landarbeiders -,642 -,895 -1,014 * ,733 ,097 Nagelkerke R2 ,104 ,047 ,140 ,145 ,060 n 1094 1089 1095 1091 1088 a Cofficinten zijn gecontroleerd voor wel/niet werkzaam zijn, opleiding, geslacht, wel/geen partner hebben, wel/geen kinderen hebben, geboortecohort, kerkgenootschap en kerkbezoek b referentiecategorie is geen sociale mobiliteit (immobielen) c referentiecategorie is de klasse van grote ondernemers, hogere professionals en managers * p

Vervolg Tabel 1 Onaf-

hanke-lijkheid

Vast-beraden-

heid

Spaar- zaamheid

Verant- woordelijk-

heidsgevoel

Fantasie Gods- vruchtig-

geloof B B B B B B Sociale mobiliteitb Opwaartse mobiliteit En klasse -,125 -,153 -,354 ,943 ** ,350 - ,227 Twee klassen of meer ,089 -,234 ,380 * ,354 - ,136 - ,492 Neerwaartse mobiliteit En klasse -,445 * -,150 -,435 ,298 ,134 - ,569 Twee klassen of meer -,664 ** -,143 ,417 - ,259 ,437 - ,227 Sociale klassec Lagere professionals en managers ,143 -,274 ,103 - ,104 ,191 ,188 Routine hoofdarbeiders ,167 -,326 ,367 - ,444 - ,126 ,795 Kleine zelfstandigen ,604 * -,698 * ,136 - ,746 ,432 - ,623 Geschoolde handarbeiders en supervisoren ,528 * -,924 *** ,123 - ,093 - ,455 ,311 On/halfgeschoolde handarbeiders ,337 -,709 ** ,786 ** ,281 - ,947 ** - ,632 Boeren en landarbeiders ,352 -,940 * ,713 - ,298 -

1 ,133 - ,740

Nagelkerke R2 ,204 ,120 ,188 ,086 ,161 ,596 n 1095 1091 1092 1096 1091 1088 a Cofficinten zijn gecontroleerd voor wel/niet werkzaam zijn, opleiding, geslacht, wel/geen partner hebben, wel/geen kinderen hebben, geboortecohort, kerkgenootschap en kerkbezoek b referentiecategorie is geen sociale mobiliteit (immobielen) c referentiecategorie is de klasse van grote ondernemers, hogere professionals en managers * p

Tabel 1: Beschrijvende statistieken van gebruikte variabelen

Variabele Gemiddelde Std. Dev.

Minimale waarde

Maximale waarde

Man 0.51 0.50 0 1 Leeftijd 42.37 10.12 25 65 Leeftijd kwadraat 1897.19 876.82 625 4225 Vereiste jaren scholing 11.65 2.82 6 21 Overscholing (in jaren scholing) 2.20 2.46 0 20 Tekort jaren scholing 0.51 1.34 0 12 Hogere serviceklasse 0.10 0.30 0 1 Lagere serviceklasse 0.31 0.46 0 1 Routine hoofdarbeiders 0.24 0.43 0 1 Geschoolde handarbeiders 0.15 0.36 0 1 Ongeschoolde handarbeiders 0.20 0.40 0 1 Beroepsgerichtheid van onderwijssysteem 0.54 0.70 -1.18 1.66 Log uurinkomen 2.35 0.96 -3.85 7.60

N=9198. Bron: European Social Survey ronde 2 (2004)

Tabel 2: Multiniveau regressieanalyse van mate van overscholing (in jaren), en gelogaritmiseerd uurinkomen (standaardfouten tussen haakjes) 1. aantal

jaren overscholing

2. log uurinkomen

3. log uurinkomen

Man (t.o.v. vrouw) -.0469 .351*** .350*** (.0466) (.0123) (.0123) Leeftijd .0157 .0315*** .0317*** (.0189) (.00500) (.00500) Leeftijd kwadraat -.000376* -.000303*** -.000305*** (.000219) (.000) (.000) Sociale klasse (t.o.v. hogere serviceklasse) Lagere serviceklasse -.711*** -.0889*** -.105*** (.104) (.0299) (.0369) Routine hoofdarbeiders -1.475*** -.246*** -.273*** (.111) (.0323) (.0391) Geschoolde handarbeiders -2.568*** -.300*** -.284*** (.122) (.0341) (.0419) Ongeschoolde handarbeiders -2.440*** -.395*** -.393*** (.114) (.0345) (.0402) Vereiste jaren scholing -.342*** .0524*** .0523*** (.010) (.00288) (.00288) Overscholing in jaren .0211*** .0211*** (.00655) (.00678) Tekort jaren scholing -.0179*** -.0180*** (.00498) (.00498) Beroepsgerichtheid van onderwijssysteem -.746*** -.438** -0.447** (.209) (.211) (0.213) Overscholing x beroepsgerichtheid -.00136 (.00372) Beroepsgerichtheid x lagere serviceklasse -.0855 .0235 (.124) (.0335) Beroepsgerichtheid x routine hoofdarbeiders -.0810 .0381 (.125) (.0340) Beroepsgerichtheid x geschoolde handarbeiders .282** -.0199 (.134) (.0365) Beroepsgerichtheid x ongeschoolde handarbeiders .318** -.00504 (.129) (.0348) Overscholing x lagere serviceklasse -.00833 -.00695 (.00764) (.00781)

Vervolg Tabel 2 Overscholing x routine hoofdarbeiders -.00405 -.00127 (.00799) (.00821) Overscholing x geschoolde handarbeiders .00583 .00387 (.00986) (.0101) Overscholing x ongeschoolde handarbeiders -.00557 -.00585 (.00857) (.00872) Intercept 8.049*** 1.099*** 1.102*** (.460) (.227) (0.228) variantie tussen landen .350*** .487*** .486*** variantie binnen landen 4.433*** .308*** .308*** Wald chi-kwadraat (df) 1497.9 (13) 2627.75 (15) 2635.6 (20)

*** p

Tabel 1: Beschrijvende gegevens van alle variabelen voor de leerlingen met een migranten-achtergrond Minimum Maximum Gemiddelde Std. Deviatietaalprestaties 67,34 775,21 463,00 102,81Kenmerken van curriculum-binnen-school Gemiddelde ESCS -2,07 1,64 0,03 0,51ESCS diversiteit 0,00 0,79 0,66 0,07Etnische Diversiteit 0,03 0,84 0,41 0,20% studenten uit Westerse OECD landen

0,00 100,00 14,75 18,62

% studenten uit Oost-Europa 0,00 66,67 7,99 12,81% studenten uit Islamitische landen 0,00 92,31 5,97 13,46% studenten uit niet-islamitische Azi 0,00 87,50 2,53 8,12% studenten uit Sub-Sahara Afrika 0,00 33,33 1,13 3,10Beroepsgericht (0=algemeen) 0,00 1,00 0,08 0,27Hoger secundair (0=lager secundair) 0,00 1,00 0,34 0,48Schoolkenmerken Schoolgrootte 23,00 4468,00 845,77 629,17Student/staf ratio 0,89 36,59 11,69 3,94Leraren tekort -1,06 3,62 0,29 0,98School op platteland 0,00 1,00 0,29 0,46School in stad 0,00 1,00 0,37 0,48Geen selectieve toegang 0,00 1,00 0,27 0,44Selectieve toegang 0,00 1,00 0,23 0,42Privaat-onafhankelijke school 0,00 1,00 0,05 0,22Privaat-afhankelijke school 0,00 1,00 0,24 0,43Openbare school 0,00 1,00 0,71 0,45Individuele kenmerken Vrouw 0,00 1,00 0,50 0,50Ouderlijk ECSC -4,44 2,97 -0,23 1,02Eerste generatie 0,00 1,00 0,46 0,50Tweede generatie 0,00 1,00 0,50 0,50Een ouder migrant, andere ouder autochtoon

0,00 1,00 0,06 0,23

Oost-Europa 0,00 1,00 0,27 0,45Westerse OECD-landen 0,00 1,00 0,45 0,50Islamitisch landen 0,00 1,00 0,16 0,37Niet-islamitisch Azi 0,00 1,00 0,09 0,29Sub-Sahara Afrika 0,00 1,00 0,03 0,18Thuistaal zelfde als bestemmingsland 0,00 1,00 0,50 0,50Leerjaar -2,00 3,00 0,37 0,87Kenmerk onderwijsstelsels Sterk gedifferentieerd 0,00 1,00 0,56 0,50Gematigd gedifferentieerd 0,00 1,00 0,14 0,35Leeftijd van selectie 10,00 16,00 13,22 2,08N of pupils 8521

Bron: PISA 2006;.eigen berekening

Tabel 2: De effecten van individuele kenmerken, curriculumkenmerken, schoolkenmerken en kenmerken van het onderwijssysteem op de taalprestaties van migrantenkinderen (N herkomst =35; N bestemming =15; N curriculum-binnen-scholen =1960; N studenten=8521)

M0 M1 M2 M3 M4 M5 Constante 470,6

(8,2) 502,0 (46,2)

446,4 (43,3)

488,3 (45,2)

465,2 (43,6)

457,7 (44,2)

Individuele kenmerken Ouderlijk ESCS 32,9**

(2,0) 25,0** (2,1)

33,4** (2,0)

25,0** (2,1)

25,0** (2,1)

Oost-Europa (ref= westerse OECD landen)

-7,0 (7,4)

-10,1 (7,1)

-5,9 (6,9)

-6,8 (6,8)

-8,2 (6,8)

Niet-Islamitisch Azi (ref= westerse OECD landen)

35,3** (11,2)

17,2 (10,5)

32,2** (10,5)

18,8* (10,2)

18,6* (10,2)

Islamitische landen (ref= westerse OECD landen)

-38,2** (9,3)

-35,7** (8,8)

-38,9** (8,7)

-35,1** (8,4)

-35,3** (8,4)

Sub-Sahara Afrika (ref= westerse OECD landen)

-22,7 (16,0)

-13,9 (14,9)

-25,6* (14,9)

-15,8 (14,3)

-15,0 (14,2)

Vrouw 30,6** (1,7)

29,9** (1,6)

28,5** (1,7)

28,5** (1,6)

28,6** (1,6)

Thuistaal zelfde als bestemmingsland

26,1** (2,3)

24,3** (2,2)

25,5** (2,2)

24,2** (2,2)

24,2** (2,2)

Een ouder migrant, andere ouder autochtoon

4,8 (4,0)

6,1 (3,8) 4,8 (3,9)

5,4 (3,8)

5,8 (3,8)

Tweede generatie 9,2** (1,9)

9,7** (1,9)

8,5** (1,9)

9,3** (1,8)

9,3** (1,8)

Leerjaar (gecentreerd per land van bestemming)

40,5** (1,6)

32,3** (1,6)

35,1** (1,9)

32,3** (1,8)

31,8** (1,8)

sociaaleconomische samenstelling per curriculum-binnen-school

Gemiddelde ESCS 49,8** (4,8)

49,0** (4,7)

46,9** (5,1)

% studenten uit Oost-Europa (ref=% autochtone studenten)

0,3 (0,2) 0,3 (0,2)

0,4** (0,2)

% studenten uit niet-islamitisch Azi (ref=% autochtone studenten)

1,4** (0,2)

1,3** (0,2)

1,2** (0,2)

% studenten uit islamitische landen (ref=% autochtone studenten)

0,2 (0,1) 0,0 (0,1)

0,1 (0,1)

% studenten uit westerse OECD landen (ref=% autochtone studenten)

-0,1 (0,1)

0,0 (0,1)

0,0 (0,1)

Vervolg Tabel 2

% studenten uit Sub-Sahara Afrika (ref=% autochtone studenten)

-0,2 (0,4)

-0,1 (0,4)

-0,2 (0,4)

ESCS diversiteit 45,5** (14,1)

22,9 (13,9)

20,0 (14,0)

Ethnische diversiteit -36,1** (11,4)

-36,9** (11,0)

-40,3** (11,2)

Curriculum-binnen-school Beroepsgericht (ref= algemeen)

-85,8** (4,5)

-54,5** (4,6)

-54,1** (4,6)

Hoger secundair (ref= lager)

-0,5 (5,2)

0,5 (4,9)

-0,8 (4,9)

Selectieve toegang (ref= enige selectie)

21,4** (3,0)

17,7** (2,7)

18,0** (2,8)

Geen selectie (ref= enige selectie)

0,2 (2,6)

2,2 (2,4)

1,0 (2,4)

Schoolkenmerken Lerarentekort -1,6

(1,1) Student/staf ratio 0,8**

(0,3) School in stad (ref= kleine provinciestad)

2,7 (2,7)

School op platteland (ref= kleine provinciestad)

2,7 (2,7)

Schoolgrootte*100 0,7** (0,2)

Privaat-afhankelijk (ref=Publiek)

-4,9 (3,7)

Privaat-onafhankelijk (ref=Publiek)

-6,4 (5,4)

Kenmerken onderwijssysteem

Sterk gedifferentieerd (ref= weinig gedifferentieerd)

-28,8* (15,4)

-9,6 (14,4)

-41,1** (15,0)

-15,4 (14,4)

-16,7 (14,5)

Matig gedifferentieerd (ref= weinig gedifferentieerd)

-25,3* (13,6)

-10,3 (12,6)

-41,1** (13,6)

-20,1 (13,0)

-16,7 (13,1)

Leeftijd van selectie -3,1 (2,8)

-1,8 (2,6)

-2,1 (2,8)

-2,1 (2,6)

-2,3 (2,6)

Interacties met onderwijssysteem

Ouderlijk ESCS* sterk gedifferentieerd

-16,1** (2,4)

-16,5** (2,5)

-18,5** (2,3)

-16,5** (2,4)

-16,5** (2,5)

Ouderlijk ESCS* matig gedifferentieerd

-14,1** (3,2)

-15,8** (3,3)

-21,5** (3,2)

-16,3** (3,3)

-16,5** (3,3)

Vervolg Tabel 2

Gemiddeld ESCS* sterk gedifferentieerd

29,8** (5,9)

18,1** (5,9)

19,5** (6,2)

Gemiddeld ESCS* matig gedifferentieerd

18,4** (7,7)

-11,8 (8,0)

-11,0 (8,3)

Hoger secundair * sterk gedifferentieerd

53,1** (6,7)

16,1** (6,5)

16,3** (6,5)

Hoger secundair * matig gedifferentieerd

49,1** (10,1)

31,3** (9,8)

32,7** (9,8)

Ouderlijk ESCS* gemiddeld ESCS

-0,5 (1,8)

Variantie Individueel 5034,3

(104,9) 4599,5 (94,1)

4506,7 (89,8)

4547,0 (91,8)

4520,7 (89,1)

4516,2 (89,0)

Curriculum-binnen-school 3338,4 (155,9)

1941,0 (114,2)

1129,0 (89,6)

1481,4 (100,7)

931,5 (83,4)

917,1 (82,8)

Land van herkomst 1875,4 (256,9)

000,0 (00,0)

384,9 (1719,4)

000,0 (00,0)

000,0 (00,0)

000,0 (00,0)

Land van bestemming 000,0 (00,0)

581,4 (120,7)

112,6 (1718,0)

504,2 (104,5)

455,7 (93,6)

444,6 (91,7)

Log likelihood 100118 98448 97536 97951 97339 97314

Bron: PISA 2006;.eigen berekening

Tabel 3: Samenvatting van de effecten van ouderlijk ESCS, gemiddeld ESCS en curriculumniveau in de verschillende onderwijssystemen Weinig Matig Sterk Westerse OECD landen 457,7 441,0 441,0 Oost-Europa -8,2 -8,2 -8,2 Niet-islamitisch Azi +18,6 +18,6 +18,6 Islamitische landen -35,3 -35,3 -35,3 Sub-Sahara Afrika -15,0 -15,0 -15,0 Thuistaal zelfde als bestemmingsland +24,2 +24,2 +24,2 Een ouder migrant, andere ouder autochtoon +5,8 +5,8 +5,8 Tweede generatie +9,3 +9,3 +9,3 1 s.d. verhoging in ouderlijk ESCS* +25.0 +8.5 +8.5 1.s.d. verhoging in gemiddeld school ESCS* +23,5 +17,9 +31,6 Hoger secundair in plaats van lager * -0.8 +31.9 +15.5 Beroepsgericht in plaats van algemeen -54,1 -54,1 -54,1

Bron: PISA 2006;.eigen berekening. * geeft aan dat de effecten kunnen verschillen tussen onderwijssystemen (interactie-effecten).

Tabel 4 Taalprestaties van eerste generatie migranten uit Westerse OECD landen afkomstig uit de laagste en hoogste ESCS-klasse, en op scholen met de gemiddeld laagste en hoogste sociaaleconomische samenstelling, voor verschillende onderwijstypen in de drie onderwijssystemen (gebaseerd op model 5 van tabel 1)

Mate van differentiatie

School ECSC

Laagste ouderlijk ECSC en beroeps en

lager

Hoogste ouderlijk

ECSC en beroepsen

lager

Laagste ouderlijk

ECSC en algemeen

en lager

Hoogste ouderlijk

ECSC en algemeen

en lager

Laagste ouderlijk

ECSC en algemeen en hoger

Hoogste ouderlijk

ECSC en algemeen en

hoger Westerse OECD landen

Weinig Laag 199 385 246 439 254 447 Hoog 374 553 428 607 427 606 Matig Laag 259 323 307 378 346 416 Hoog 412 469 466 523 498 555 Sterk Laag 214 278 262 332 277 348 Hoog 462 519 516 573 532 588

Bron: PISA 2006; eigen berekening. De scores voor studenten uit Oost-Europa, niet-islamitisch Azi, islamitische landen en Sub-Sahara Afrika kunnen verkregen worden door bovenstaande scores voor Westerse OECD landen te veranderen met resp. -8,2, +18,6, -35,3 en -15,0. De gemiddelde scores voor tweede generatie migranten kan gevonden worden door de scores te verhogen met +9,3, voor degenen met dezelfde taal als het bestemmingsland door de scores te verhogen met +24,2 en voor degenen met n autochtone en n migranten ouder met +5,8.

Figuur 1: Inkomensongelijkheid in Rusland, Polen, Hongarije en Tsjechi, 1985-2003

05

1015

2025

3035

4045

Per c

apita

inko

men

Gin

i x 1

00

1984 1987 1990 1993 1996 1999 2002 2005Jaar

Rusland PolenHongarije Tsjechie

Gini cofficinten uit verschillende bronnen: Russische uit Frolova (1998), UNU/WIDER (2000) en uit Kalugina en Najman (2003); Poolse uit Keane en Prasad (2002) en uit Trans/MONEE (2004); Hongaarse uit UNU/WIDER (2000) en uit Mitra en Yemtsov (2006); Tsjechische uit UNU/WIDER (2000).

Figuur 2: Decompositie van inkomensongelijkheid, Rusland 1992-2002

05

1015

2025

3035

4045

Perc

enta

ge v

erkl

aard

e on

gelijk

heid

1992 1994 1996 1998 2000 2002Jaar

Tabel 1: Trends in het verklaarde gedeelte van de inkomensongelijkheid (relatieve tussen variantie) voor verschillende modellen, Rusland 1992-2002 (vetgedrukt: substantile verandering ten opzichte van model 1) Jaar (N) Model 1

volledigemodel

Model 2model 1zonder

opleiding

Model 3model 1zondersekse


zelf-standigen


werklozen


gepens./ gehandic.

1992 (6.985) 1993 (1.931) 1994 (1.998) 1995 (1.585) 1996 (3.276) 1997 (1.998) 1998 (6.524) 1999 (1.705) 2000 (6.514) 2001 (7.167) 2002 (1.798)

9,314,321,213,718,839,333,317,418,026,823,7

8,214,018,98,8

17,335,631,812,016,023,821,6

8,710,218,712,017,534,231,312,613,922,722,4

9,214,021,112,616,336,333,216,216,325,223,7

9,214,321,210,918,537,323,414,214,326,823,7

9,314,317,211,718,132,826,615,416,926,819,5

Tabel 2: Regressie analyse op geaggregeerde gegevens, Rusland 1992-2002 Model 1

Coff. (s.e.) Model 2

Coff. (s.e.) Model 3

Coff. (s.e.) Vrouw Opleiding laag (ref.) Opleiding middelbaar Opleiding hoog Werkervaring laag (ref.) Werkervaring midden Werkervaring hoog Jaar (1992=1,..,2002=11) Jaar*jaar Werkend (ref.) Zelfstandig Werkloos Gepensioneerd/gehandicapt Jaar* vrouw Jaar*zelfstandig Jaar*werkloos Jaar*gepensioneerd/gehandicapt Werkloos; spline in 1998 Werkloos; spline in 2001 Gepensioneerd/gehandicapt; spline in 1994 Gepensioneerd/gehandicapt; spline in 2000

-0,07 (0,04)

-0,04 (0,05) 0,01 (0,05)

-0,09 (0,05) -0,19 (0.05)

-0,11 (0,03) 0,01 (0,00)

0,24 (0,06) 0,11 (0,06)

-0,28 (0,07)

-0,08 (0,09)

-0,04 (0,05) 0.00 (0.05)

-0,09 (0,05) -0,20 (0.05)

-0,10 (0,03) 0,01 (0,00)

0,12 (0,14) 0,29 (0,14) 0,16 (0,16)

0,00 (0,01) 0,02 (0,02)

-0,03 (0,02) -0,07 (0,02)

-0,07 (0,04)

-0,03 (0,05) 0,00 (0,05)

-0,08 (0,05) -0,20 (0.05)

-0,14 (0,03) 0,01 (0,00)

0,23 (0,06) 0,21 (0,07) 0,10 (0,11)

-0,08 (0,05)

-0,33 (0,23)

-0,04 (0,03)

-0,21 (0,13)

R2 0,14 0,14

Figuur 1: Voorbeeld verdelingen van levensduur in drie populaties naar niveau van levensverwachting

Figuur 2: Levensduurongelijk (Gini) naar levensverwachting in jaren voor mannen 15 jaar en ouder in 4532 sterftetafels voor 212 landen

Figuur 3: Vroegtijdige sterfte naar van mate van ongelijkheid voor mannen en vrouwen op drie niveaus van levensverwachting (lv)

Tabel 1: Correlaties van levensverwachting en levensduurongelijkheid met enkele landkenmerken Mannen Kenmerk Levens-

verwachting Relatieve levens-duurongelijkheid

Log (BNP pc ) 0.72 * 0.09 Zorguitgaven per capita 0.71 * 0.11 Overheidsaandeel in zorguitgaven 0.24 * -0.26 * Artsen per 100,000 inwoners 0.57 * -0.01 % inwoners met toegang tot schoon water 0.62 * 0.14 Stedelijke bevolking (%) 0.61 * 0.05 HIV prevalentie (% 15-49-jarigen) -0.68 * 0.08 Inkomensongelijkheid (Gini) -0.47 * 0.32 * Etnisch-lingustische fractionalisering -0.48 * -0.04 Proportie vrouwelijke parlementsleden 0.21 * 0.01 % werkzaam in diensten sector 0.44 * 0.05 Vrouwen Kenmerk Levens-


Log (BNP pc ) 0.72 * -0.16 * Zorguitgaven per capita 0.74 * -0.19 * Overheidsaandeel in zorguitgaven 0.29 * -0.27 * Artsen per 100,000 inwoners 0.67 * -0.30 * % inwoners met toegang tot schoon water 0.64 * -0.13 Stedelijke bevolking (%) 0.64 * -0.14 ~ HIV prevalentie (% 15-49-jarigen) -0.70 * 0.16 ~ Inkomensongelijkheid (Gini) -0.49 * 0.38 * Etnisch-lingustische fractionalisering -0.49 * 0.32 * Proportie vrouwelijke parlementsleden 0.24 * 0.00 % werkzaam in diensten sector 0.44 * 0.08 LV=levensverwachting op leeftijd 15; RLO=relatieve levensduurongelijkheid

N=172, behalve voor water (150), HIV (140), inkomensongelijkheid (129), Etnisch-lingustische fragmentatie (158) en diensten sector (122). * p < 0.05

Tabel 2: Gestandaardiseerde cofficinten van regressie van levensverwachting en levensduurongelijkheid op significante kenmerken Mannen Kenmerk Levens-


Zorguitgaven per capita 0.467 ** 1.575 ** Zorguitgaven per capita kwadraat -1.332 * Overheidsaandeel in zorguitgaven -0.278 ** Artsen per 100,000 inwoners % inwoners met toegang tot schoon water 0.205 * HIV prevalentie (% 15-49-jarigen) -0.523 ** Inkomensongelijkheid (Gini) 0.499 ** Etnisch-lingustische fragmentatie -0.141 ** % werkzaam in diensten sector Gecorrigeerde R2 79.4% 18.3% Vrouwen Kenmerk Levens-


Zorguitgaven per capita 1.267 ** Zorguitgaven per capita kwadraat -0.822 ** Overheidsaandeel in zorguitgaven -0.223 ** Artsen per 100,000 inwoners 0.110 * % inwoners met toegang tot schoon water 0.156 ~ HIV prevalentie (% 15-49-jarigen) -0.523 ** Inkomensongelijkheid (Gini) 0.429 ** Etnisch-lingustische fragmentatie -0.110 ** 0.265 ** % werkzaam in diensten sector 0.283 * Gecorrigeerde R2 86.7% 19.6% N=172; ~ p

Tabel 1: Beschrijving van de variabelen

Mini-mum Maxi- mum

Gemid- delde

Std. Deviatie

Ouderlijke televisiesocialisatie Ouderlijk televisievoorbeeld 0,00 0,91 0,50 0,27 Restrictieve ouderlijke televisiebegeleiding 0,02 0,95 0,50 0,29 Instructieve ouderlijke televisiebegeleiding 0,03 0,99 0,50 0,29 Samen televisiekijken 0,00 0,92 0,50 0,29 Kenmerken respondent Televisieconsumptie tijdens de jeugd 0,00 0,97 0,50 0,27 Gewicht respondent in jongvolwassenheid 18,52 36,23 22,22 2,46 Opleidingsniveau respondent 6,00 21,00 12,91 2,98 Televisieconsumptie in volwassenheid 0,00 0,94 0,50 0,29 Huidig (volwassen) gewicht respondent 18,56 39,77 25,78 3,73 Ouderlijke sociaaleconomische kenmerken Ouderlijk opleidingsniveau 6,00 21,00 11,09 3,24 Ouderlijke beroepsstatus 24,00 86,00 48,04 14,61 Ouderlijke sociaaldemografische kenmerken Ouderlijke echtscheiding 0 1 0,06 Leeftijd moeder bij geboorte 16,00 45,00 28,46 5,57 Werkende moeder tijdens de jeugd 0 1 0,36 Gezondheidsgedrag ouders Sportparticipatie 0 1 0,20 Roken 0 1 0,70 Alcoholconsumptie 0,00 7,00 2,97 1,96 Controle variabelen Geboortejaar respondent 1955,00 1984,00 1966,89 7,57 Geslacht respondent 0 1 0.51

Bron: FNB 2009; N=1,377

Figuur 1: Structureel-equation model van ouderlijke televisiesocialisatie en lichaamsgewicht (BMI) Noot: Cofficinten zijn gestandaardiseerde significante (p

Tabel 2: Totale, directe en indirecte effecten van ouderlijke televisiesocialisatie op het huidige (volwassen) gewicht van een persoon, gestandaardiseerde effecten (), Lisrel schattingen (maximum likelihood)

Huidig (volwassen) gewicht respondent (BMI)

Totaal Direct Indirect Onafhankelijke variabelen Ouderlijk televisievoorbeeld 0,064 * 0,064 * Restrictieve ouderlijke televisiebegeleiding 0,002 0,002 Instructieve ouderlijke televisiebegeleiding -0,007 * -0,007 * Samen televisiekijken 0,009 * 0,009 * Televisieconsumptie tijdens de jeugd 0,075 * 0,075 * Gewicht respondent in jongvolwassenheid 0,580 * 0,580 * Opleidingsniveau respondent -0,074 * -0,057 * -0,018 * Televisieconsumptie respondent in volwassenheid 0,109 * 0,109 *

Significantie: *p

Tabel 1: Intergenerationele opleidingsmobiliteit onder mannen en vrouwen in vijf cohorten tussen 1914 en 1984 (in procenten) Absolute mobiliteit Immobiel Stijgers Dalers Mannen 1914-1939 35 58 8 1940-1949 30 60 11 1950-1959 26 63 12 1960-1969 27 60 13 1970-1984 30 50 19 Immobiel Stijgers Dalers Vrouwen 1914-1939 43 40 17 1940-1949 36 47 18 1950-1959 28 58 14 1960-1969 30 57 13 1970-1984 30 56 14

Bron: tabel 2.3 Tolsma en Wolbers (2010)

!""#

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

;5,#*5+'%)*+&'K#>33%#39,'%>*+&'#>*)#4'#4%&'#(')'%*+&',#&,#I'5#>33%(',+'54#32#('('>'),#3>'%#K*2&5&')'+I'%C')#*55'')#&)#4'#4'%4'#(')'%*+&'#+'#>'%8*2'5'):#')# 4'# 'KK'G+')# >*)# 4'# ''%,+'# (')'%*+&'# *K# +'# 5'&4')# @&+# 4'# ('5&BC')&,# +@,,')#,&95&)(,#M9%3'%,#')#8@,,')N:#%',H'G+&'>'5&BC#G3@,&),#M)'>')#')#)&GJ+')N:#I**%9&B#4'#3@4'%,# M332,#')# +*)+',N#')#4'#(%33+3@4'%# 5*+')+#95&B>')E#.'+#I*,#>33%#3),#

1 .*%%6#7*)8'9332#&,#J33(5'%**%#Y'+J34')#')#+'GJ)&'C')#>*)#,3G&**5XI'+'),GJ*HH'5&BC#3)4'%83'C#**)#4'#U%&B'#Z)&>'%,&+'&+#;2,+'%4*2E##;6,'#7@>'5&,#'')#H%323>')4@,#>*)#[3@+# ')# I'%C+# 232')+''5# *5,# K'553I# **)# 4'# Z)&>'%,&+'&+# >*)# \,,'DE# ?@@4# A@&BCD# &,#@)&>'%,&+*&%#J33K443G')+#**)#4'#Z)&>'%,&+'&+#>*)#]&59@%(#')#('H%323>''%4#9&B#Z5+''E#

7*)8'9332:#7=>'5')#A@&BCD#

!"!

'')#3H')#>%**(#3K# &)#4'%('5&BC'# K*2&5&'4*+*#J'+#H%395''2#>*)#2''+K3@+')#)&'+#,H''5+-# ,&95&)(234'55')# 9%')(')# +3+*5'# K*2&5&'X'KK'G+')# &)# 9''54:# 2**%#G3%%&(''%+#4*+#33C#4'#2''+K3@+^#

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

F)#4'8'#9&B4%*('#H*CC')#I'#4'8'#H%395'2')#&)#''%,+'#&),+*)+&'#**)#>&*#(',&2@5''%4'#4*+*-#I'#(')'%'%')#G32H5'+'#')#('9*5*)G''%4'#K*2&5&'X)'+I'%C')#2'+# %'*5&,+&,GJ'# 3@4'%XC&)4# *,,3G&*+&',:# 3)4'%# +I''# ,G')*%&3_,-# M;N# J'+#3)+9%'C')# >*)# ')&(# 4&%'G+# (%33+3@4'%'KK'G+:# M`N# J'+# I'5# 3H+%'4')# >*)# '')#**)8&')5&BC#4&%'G+#(%33+3@4'%'KK'G+E#U'%>35('),#I3%4')#4'8'#(',&2@5''%4'#4*+*#>'%>@&54#2'+# %*)432#2''+K3@+')# ')#*)*56,'%')#I'# &)#J3'>'%%'#>'%,GJ&55')4'#*)*56,'X234'55')#4'#&)&+&T5'#H*%*2'+'%,#+'%@(>&)4')E#a)8'#G3)G5@,&'#&,#4*+#J'+#J&'%# >33%(',+'54'# /01#234'5# M(',GJ*+# >&*# ,&2@5+*)'3@,# 'b@*+&3),# cd\Ye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d\Y#234'5#4'#33%,H%3)C'5&BC'#H*%*2'+'%,#+'%@(#+'#,GJ*++'):# 2'+# )*2'# )&'+# I*))''%# 4'# 4*+*# 8&B)# ('(')'%''%4# 2'+# '')#(',&2@5''%4'#2''+K3@+E#

]')# ,53++'# H%',')+'%')# I'# '')# '2H&%&,GJ'# +3'H*,,&)(')# >*)# J'+# 433%#3),#>33%(',+'54'#/01#234'5E#$'#3>'%4%*GJ+#>*)# &,5*2X%'5&(&3,&+'&+# 3)4'%#4%&'#(')'%*+&',# >*)# ]@%C')# 95&BC+# 8''%# ,+'%C# 3)4'%J'>&(# +'# 8&B)# **)# 4&%'G+'#(%33+3@4'%X'KK'G+')E##

$%&'#(')'%*+&',#

!"S

!E#!E#!E#!E#;GJ+'%(%3)4')#;GJ+'%(%3)4')#;GJ+'%(%3)4')#;GJ+'%(%3)4')#####$%&'X(')'%*+&'# 234'55')# >33%# ,3G&*5'# %'H%34@G+&'# J'99')# **)+%'CC&)(,C%*GJ+#@&+('3'K')4# 3H# >'%,GJ&55')4'# (')'%*+&',# >*)# ,3G&*5'# 239&5&+'&+,3)4'%83'C'%,#M75*,,:#"Qfgh#$@)G*):#"Qiih#`&95*%8#'+#*5E:#"QQih#\%35*#')#Y3&,&3:#!jjRNE#F)#4'#,+*)4**%4# 3H8'+# >*)# J'+# ,3G&**5# 239&5&+'&+,3)4'%83'C# *)*56,'%')# I'# 4'#('5&BC')&,# +@,,')# +I''# (')'%*+&',:# >*)# 3@4'%,# ')# C&)4'%')E# Y**%# 3@4'%,#J'99')# 33C# 3@4'%,:# ')# C&)4'%')# C%&B(')# 33C# I''%# C&)4'%')E# F,# 4'# ('5&BC')&,#+@,,')# (%33+3@4'%,# ')#C5'&)C&)4'%')#)@# '')#'')>3@4&('# %'C'),32# MVH%34@G+N#>*)#4'#+I''#9'+%3CC')#&)+'%(')'%*+&3)'5'#'KK'G+'):#3K#&,#'%#2''%#**)#4'#J*)4:#433%4*+# (%33+3@4'%,# J@)# C5'&)C&)4'%')# 33C# 9'L)>53'4')# 9@&+')# 4'#+@,,')5&((')4'# (')'%*+&'# 32^#$'# >'%3)4'%,+'55&)(# 4*+# '%# ,@9,+*)+&T5'# 4&%'G+'#(%33+3@4'%'KK'G+')# 9',+**):# 4@&C+# 4**%9&B# &)# >'%,GJ&55')4'# >*%&*)+')# 3HE#;5('2'')#&,#4'#>'%3)4'%,+'55&)(#4*+#(%33+3@4'%,#'%3H#@&+#C@))')#8&B)#>33%#J')#)'(*+&'>'#@&+C32,+')#+'#G3%%&('%')-#*5,#(%33+3@4'%,#9&B>33%9''54#8&')#4*+#&)#4'#(')'%*+&'# >*)#J@)#C&)4'%')# ,3G&*5'# 4*5&)(# &,# 3H('+%'4'):# C@))')# 8'# 'D+%*# &)#J@)#C5'&)C&)4'%')#&)>',+'%')#32#3H#5*)('#+'%2&B)#4'#2**+,GJ*HH'5&BC'#H3,&+&'#>*)#4'#K*2&5&'#>'&5&(#+'#,+'55')E#.3'#4&+#83@#I'%C')#2'+#(%33+3@4'%,#4&'#8'5K#'')#5*('%'#,+*+@,#4*)#J@)#'&(')#C&)4'%')#J'99')#M'')#>*C'%#>33%C32')4#('>*5N:#&,#'GJ+'%#)&'+#83#4@&4'5&BCE#\')#+I''4'#>**C#**)('>3'%4'#>'%3)4'%,+'55&)(#&,#J'+#>**C#>33%C32+#4*+#C5'&)C&)4'%')#2''%#433%#J@)#(%33+3@4'%,#I3%4')#3H('>3'4#4*)# 433%# 4'# +@,,')5&((')4'# (')'%*+&'E# $*+# C*)# ,*2')J*)(')# 2'+# J'+#,*2')5'>&)(,+6H'# M&)# 234'%)# k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d&2@5*+&'d&2@5*+&'d&2@5*+&'d&2@5*+&'####['#*)*56,'%')#&)#''%,+'#&),+*)+&'#8''%#'')>3@4&('#4%&'X(')'%*+&'#4*+*:#4&'#I'#8'5K# J'99')# **)('2**C+E# F)# ,G')*%&3# ;# (**)# I'# @&+# >*)# '')# '')>3@4&(#C'+')234'5:#I**%&)#(%33+3@4'%#/#*55'')#4'#2&44'5,+'#(')'%*+&'#0#9'L)>53'4+:#

7*)8'9332:#7=>'5')#A@&BCD#

!"g

')# 4'#2&44'5,+'# (')'%*+&'# 0#I''%# J'+# C5'&)C&)4# 1-# /!0!1E#['# J3@4')# J'+#'')>3@4&(# 433%# *55'# >*%&*9'5')# +'# ,+*)4**%4&,'%')# ')# 4'# &)+'%(')'%*+&3)'5'#'KK'G+')#**)#'5C**%#('5&BC# +'#,+'55'):#)*2'5&BC#3H#jER"E#\')>3@4&('# +3'H*,,&)(#>*)#H*4*)*56,'# 5''%+#4*)#4*+#(%33+3@4'%,# ')#C5'&)C&)4'%')#jEfj#('G3%%'5''%4#8&B)#')#4*+#&,#)*+@@%5&BC#33C#H%'G&',#4'#>'%C5**%4'#>*%&*)+&'#&)#4'#+I''4'#')#4'#4'%4'#(')'%*+&'E#F)#,G')*%&3#`#&,#4'#%'5*+&'#+@,,')#''%,+'#')#+I''4'#(')'%*+&'#('5&BC# **)# ,G')*%&3# ;:# 2**%# I3%4+# >*%&*+&'# &)# 4'# 4'%4'# (')'%*+&'# ('5&BC'5&BC#9'H**54# 433%# 2&44'5,+'# ')# (%33+3@4'%X(')'%*+&'-# /!0:# /W0!1E# U'%>35('),#9%')(')# I'# %*)432# 2''+K3@+# **)# &)# 4'# (',&2@5''%4'# 4*+*E#\')>3@4&(J'&4,J*5>'# 5'((')#I'#3H#4*+#4'8'#2''+K3@+#9&B#*55'#>*%&*9'5')#'>')#(%33+#&,#')#>'%3)4'%,+'55')#'')#2''+G3TKK&G&T)+#>*)#jEQj#l#J'+('')#3>'%'')C32+#2'+#'')#9'+%3@I9**%J'&4#>*)#jEm"#>*)#'5C#>*)#4'#C')2'%C')E#

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l# 4'# ('%&)('# *KI&BC&)(# +@,,')#,G')*%&3# ')# ,GJ*++&)(# C32+# 433%# 4'# %*)432&,*+&'# ')# &,# +'# &)+'%H%'+'%')# *5,#,+''CH%3'>')K5@G+@*+&'E# $'# %',@5+*+')# >33%# 4'# 4*+*# 2'+# 2''+K3@+>'%>@&5&)(#5*+')#8&'):#4*+#4'8'#%*)432#2''+K3@+')#&)#'')#C'+')234'5#4&%'G+'#'KK'G+')#&)#J'+#5'>')#%3'H')E#.'%J*5')#I'#4'8'#*)*56,'#&)#]*9'5#!G#>33%#4*+*#('(')'%''%4#2'+#'')#4&%'G+#'KK'G+#M,G')*%&3#`N:#4*)#8&')#I'#'')#,33%+('5&BC#%',@5+**+E#13)4'%#2''+K3@+>'%>@&5&)(#>&)4+#'')#%'(%',,&'X*)*56,'#4'#H*%*2'+'%,# +'%@(#I**%2''#4'#4*+*#('(')'%''%4#8&B):#2**%#2'+#2''+K3@+>'%>@&5&)(#I3%4+#J'+#4&%'G+'#'KK'G+#+'# J33(# &)(',GJ*+-# 83)4'%# 2''+K3@+# &,# J'+# 4&%'G+'# 'KK'G+# fmn# >*)# J'+# +3+*5'#'KK'G+:#2'+#2''+K3@+#ignE###

$%&'#(')'%*+&',#

!"f

Tabel 1a: Correlaties in gesimuleerde data (N=9000 fictieve families), ketenmodel, geen meetfout#

X0 Y1 Y2 Z11 Z12 Z21 Z22 X0 1,000 ,708 ,709 ,498 ,502 ,503 ,497 Y1 ,708 1,000 ,506 ,711 ,708 ,356 ,355 Y2 ,709 ,506 1,000 ,356 ,369 ,719 ,707 Z11 ,498 ,711 ,356 1,000 ,500 ,258 ,248 Z12 ,502 ,708 ,369 ,500 1,000 ,253 ,257 Z21 ,503 ,356 ,719 ,258 ,253 1,000 ,508 Z22 ,497 ,355 ,707 ,248 ,257 ,508 1,000 #Tabel 1b: Correlaties in gesimuleerde data (N=9000 fictieve families), ketenmodel, met meetfout

X0 Y1 Y2 Z11 Z12 Z21 Z22 X0 1,000 ,570 ,572 ,405 ,407 ,409 ,405 Y1 ,570 1,000 ,416 ,574 ,577 ,293 ,294 Y2 ,572 ,416 1,000 ,298 ,298 ,587 ,564 Z11 ,405 ,574 ,298 1,000 ,406 ,208 ,207 Z12 ,407 ,577 ,298 ,406 1,000 ,193 ,211 Z21 ,409 ,293 ,587 ,208 ,193 1,000 ,413 Z22 ,405 ,294 ,564 ,207 ,211 ,413 1,000 Tabel 1c: Regressie-analyse van Z-variatie, met ketenmodel gesimuleerde data geen meetfout met meetfout X 0,498 -0,010 0,405 0,116 Y 0,718 0,507

R2 24,8% 50,5% 16,4% 33,8% #Tabel 2a: Correlaties in gesimuleerde data (N=9000 fictieve families), met grootoudereffect, geen meetfout

X0 Y1 Y2 Z11 Z12 Z21 Z22 X0 1,000 ,708 ,709 ,812 ,817 ,812 ,814 Y1 ,708 1,000 ,506 ,810 ,812 ,575 ,582 Y2 ,709 ,506 1,000 ,574 ,577 ,817 ,819 Z11 ,812 ,810 ,574 1,000 ,775 ,659 ,666 Z12 ,817 ,812 ,577 ,775 1,000 ,660 ,667 Z21 ,812 ,575 ,817 ,659 ,660 1,000 ,775 Z22 ,814 ,582 ,819 ,666 ,667 ,775 1,000

7*)8'9332:#7=>'5')#A@&BCD#

!"i

Tabel 2b: Correlaties in gesimuleerde data (N=9000 fictieve families), met groooudereffect, met meetfout

X0 Y1 Y2 Z11 Z12 Z21 Z22 X0 1,000 ,570 ,572 ,651 ,656 ,655 ,656 Y1 ,570 1,000 ,416 ,649 ,656 ,462 ,462 Y2 ,572 ,416 1,000 ,461 ,467 ,658 ,657 Z11 ,651 ,649 ,461 1,000 ,628 ,526 ,530 Z12 ,656 ,656 ,467 ,628 1,000 ,534 ,529 Z21 ,655 ,462 ,658 ,526 ,534 1,000 ,618 Z22 ,656 ,462 ,657 ,530 ,529 ,618 1,000

Tabel 2c: Regressie-analyse van Z-variatie, met grootouder-effect gesimuleerde data

geen meetfout met meetfout X 0,812 0,478 0,651 0,416 Y 0,472 0,413

R2 65,9% 77,1% 42,3% 53,8% #F)# (',&2@5''%4'# 4*+*# C'))')#I'# 4'#2''+K3@+>'%>@&5&)(E# F)# 'GJ+'# 4*+*# &,# 4*+#)*+@@%5&BC#)&'+#J'+#('>*5#')#23'+')#I'#J&'%>*)#'')#,GJ*++&)(#2*C')E#$'#2'',+#**)('I'8')# 2'+J34'# J&'%>33%# &,# J'%J**54'# 2'+&)(# >*)# 4'# 9'+%'KK')4'#&)4&G*+3%'):# 2**%# 4'8'# 23('5&BCJ'&4# &,# 433%# H%*C+&,GJ'# H%395'2')# >**C#23'&5&BC#+'#%'*5&,'%')E#[&B#,+'55')#*5,#*5+'%)*+&'K#>33%#4'8'#J'%J**54'#2'+&)(#+'#3)+5')')#**)#J'+#+3'>3'(')#>*)#+'#2'+')#H'%,3)')#&)#J'+#K*2&5&')'+I'%CE#['#(**)# '%>*)#@&+# 4*+# '5C'# (%33+3@4'%#/# +I''#C&)4'%')#0"# ')#0!#J''K+:# ')# '5C'#>*)#4'8'#+I''#C&)4'%')#M4'#2&44'5,+'#(')'%*+&'N#33C#I''%#+I''#C&)4'%')#M2'+#4'#,62935&,GJ'#)*2')#1""#1"!#1!"#!!N#J''K+#M8&'#P&(@@%#"NE#]'8*2')#G%'T%')#I'# 4@,# 8'>')# H'%,3)')# &)# J'+# K*2&5&')'+I'%C:# I**%&)# 3)4'%# ,G')*%&3# ;# l#83)4'%# 2''+K3@+# l# ,&95&)(,# jEfj# 2'+# '5C**%# G3%%'5'%')# ')# G3@,&),# jE!f# M8&'#]*9'5#"*NE#a)4'%#,G')*%&3#`#l#2'+#2''+K3@+#l#&,#4*+#jEg":#%',H'G+&'>'5&BC#jE!j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

$%&'#(')'%*+&',#

!"R

)&>'*@# J'+8'5K4'# C')2'%C# I3%4+# ('2'+')# ')# 4*+# 4&+# 2'+#2''+3)9'+%3@I9**%J'&4#('9'@%+E##P&(@@%#"-#.'+#>355'4&('#/01P&(@@%#"-#.'+#>355'4&('#/01P&(@@%#"-#.'+#>355'4&('#/01P&(@@%#"-#.'+#>355'4&('#/01XXXX234'5234'5234'5234'5###

#[*))''%# I'# J'+# K*2&5&')'+I'%C# 3H>*++')# *5,# '')# G*@,**5# 234'5# >33%# '')#G3>*%&*)+&'X2*+%&D#4*+#(',GJ*+#C*)#I3%4')#>&*#,&2@5+*)'3@,#'b@*+&3),#234'5#cd\Ye#+'GJ)&'C:#83*5,#AFd?\A:#4*)#>*5+#3)2&44'55&BC#3H#4*+#'%#'&(')5&BC#,5'GJ+,#'')# 8''%# 9'H'%C+# **)+*5# H*%*2'+'%,# +'# ,GJ*++')# &,E# a)4'%# ,G')*%&3# ;# 8&B)# '%#+I''#G*@,*5'#H*%*2'+'%,#+'#,GJ*++'):#3)4'%#,G')*%&3#`#4%&'E#['#9',GJ&CC')#&)#4'#>355'4&('#M(',+*)4**%4&,''%4'N#4*+*#3>'%#MgQXRNo!V!"#>%&BJ'&4,(%*4')#')#4*+#3H')+# 4'# 23('5&BCJ'&4# 32# 33C# 4'# 2''+9'+%3@I9**%J'&4# +'# ,GJ*++')# @&+# J'+#234'5E#[*))''%#I'# >'%3)4'%,+'55')# 4*+# 4'8'#2''+9'+%3@I9**%J'&4# >33%# *55'#8'>')# H'%,3)')# J'+8'5K4'# &,:# (**+# J'+# 32# '')# ')C'5'# 'D+%*# H*%*2'+'%E# $'#*KJ*)C'5&BCJ'&4# +@,,')# 4'# K*2&5&'5'4')# 9&))')# 4'# K*2&5&'5&B)')# ')# l+*CC')#I3%4#&)#4'8'#**)H*C#('234'55''%4#433%4*+#*55'#C')2'%C')#*5,#'&('),GJ*HH')#

X0

Y1 Y2

Z11

Z12 Z21 Z22

7*)8'9332:#7=>'5')#A@&BCD#

!"m

>*)# 4'# I'%C'5&BC# 3)*KJ*)C'5&BC# I**%(')32')# '')J'4')# M4'# K*2&5&',# 8'5KN#I3%4')#3H('>*+E#

['# C@))')# 3H# 4&+# 9*,&,4',&()# >*%&T%'):# 9&B>33%9''54# 433%# 4'#>'%3)4'%,+'55&)(# 53,# +'# 5*+')# 4*+# 9&B# *55'# (')'%*+&',# 2'+# 4'8'5K4'#9'+%3@I9**%J'&4# ('2'+')# &,E# Y**%# I'# C@))')# 33C# >'%3)4'%,+'55')# 4*+#3)4'%4'5')#>*)#J'+#)'+I'%C#3)+9%'C'):#')#4*+#9>E#4%&'#K*2&5&'5&B)')#&EHE>E#>&'%#8&B)# ('39,'%>''%4:# 4'# 2&44')(')'%*+&'# 3)+9%''C+:# 3K# 4'# (%33+3@4'%(')'%*+&'#3)+9%''C+E#;5,#I'#)&'+#('L)+'%',,''%4#83@4')#8&B)# &)#2''+9'+%3@I9**%J'&4#')#4'#('>35(')#4**%>*):# 83@4')#*5#4'8'#>*%&*)+')#('L4')+&K&G''%4# 8&B):#2**%#I&B#I&55')# B@&,+# 3)4'%83'C')# I*))''%# 4'# 2''+9'+%3@I9**%J'&4# I'5# (',GJ*+# C*)#I3%4')E#['# C@))')# 9&B# d\Y#234'55')# ('9%@&C#2*C')# >*)# P@55# F)K3%2*+&3)#Y*D&2@2# A&C'5&J334# MPFYAN# M;55&,3)# !jj"N# 32# J'+# 3)+9%'C')# >*)#I**%)'2&)(')# +'('23'+# +'# +%'4')E# PFYA# C*)# J&'%9&B# I3%4')# ('8&')# *5,#(')@*)G''%4'#@&+I'%C&)(#>*)#J'+# 9'C')4'#H*&%I&,'#4'5'+&3)#3K#2&,,&)(# G*,',#3K+'I'5# *>*&5*95'# G*,'# *)*56,&,# M;55&,3):# !jj"NE# `&B# PFYA#234'55'%')# I'# '')#H**%,('I&B,#,*2')(',+'54'#G3%%'5*+&'2*+%&D#>&*#'')#d\Y#234'5:#2**%#I3%4')#4'# ,GJ*++&)(')# >*)# 4'# H*%*2'+'%,# ('I3(')# 2'+# 4'# k# >*)# 4'# 9'+%3CC')#G3%%'5*+&',E#`'%@,+#4'#,GJ*++&)(#>*)#'')#9'H**54#'KK'G+#3H#G3%%'5*+&',#2'+#(%3+'#k:#4*)#C%&B(+#J'+#'')#C5'&)'#d\:#+'%I&B5#'')#'KK'G+#4*+#G3%%'5*+&',#2'+#'')#5*('#k# 234'55''%+:# '')# J3('%'# d\# 2''C%&B(+E# $'8'# +'GJ)&'C# >'%3)4'%,+'5+# 4*+# 4'#2&,,&)(#>*5@',#*+#%*)432#3)+,+**)#8&B)#M2'',+*5#J'99')#I'#J&'%>33%#)&'+#>''5#*5+'%)*+&'KN:#2**%#)''2+#2''#4*+#4**%433%# ,32,#2''%#')# ,32,#2&)4'%# G*,',#+'%#9',GJ&CC&)(#,+**)E##

]*9'5#S#(''K+#'')#3>'%8&GJ+#3K#&)#'')#**)+*5#>'%,GJ&55')4'#>*%&*)+')#>*)#23('5&BC'# 3)4'%83'C,4',&(),# 4'# 2''+9'+%3@I9**%J'&4# &,# ('L4')+&K&G''%4E# ['#9'H'%C')#4'8'#3'K')&)(#+3+#4'#4*+*#4&'#(',&2@5''%4#8&B)#3)4'%#,G')*%&3#`#M2'+#J'+#4&%'G+'#(%33+3@4'%X'KK'G+N#')#%*HH3%+'%')#&)#I'5C'#('>*55')#4'#>&'%#'KK'G+'):#&)G5@,&'K#4'#2''+9'+%3@I9**%J'&4:#('L4')+&K&G''%4#8&B)E#.'+#95&BC+#4*+#*5,#I'#&)#'')#+*C#pp)#3K#9'&4'#C5'&)C&)4'%')#)&'+#39,'%>'%'):#J'+#234'5#H%&2*#,GJ*+9**%#95&BK+E#;5,#I'#&)#9'&4'#+*CC')#2**%#pp)#C5'&)C&)4#39,'%>'%'):#&,#J'+#33C#(3'4E#\')#>33%#3),#>'%%*,,')4#%',@5+**+# &,#4*+#J'+#234'5#33C#,GJ*+9**%#95&BK+#*5,# B'#2**%#pp)# +*C#>355'4&(#39,'%>''%+:#4*+#I&5#8'((')#'')#')C'5'#2&44')(')'%*+&'#2'+#+I''#9&B9'J3%')4'#C5'&)C&)4'%')E#Y**%#J'+#I'%C+#)&'+#*5,#I'#4*+*#J'99')#3>'%# +I''# 5'4')# >*)#4'#2&44')(')'%*+&'# ')# ,5'GJ+,# '')# ')C'5# C5'&)C&)4E#['5#(**+# J'+# I''%# (3'4# I*))''%# I'# &)# 9'&4'# +*CC')# '')# ')C'5# C5'&)C&)4#39,'%>'%')E#

$%&'#(')'%*+&',#

!"Q

#Tabel 3: Identificatie van het model (met betrouwbaarheidscofficint) in verschillende soorten incomplete gesimuleerde data Design Data NVAR NDF(0) Identificatie NDF

1 Compleet, X0 Y1 Y2 Z11 Z12 Z21 Z22 7 21 OK 17

2 3 familielijnen: X0 Y1 Y2 Z11 Z12 Z21 6 15 OK 11

3 Alleen in 1 familietak kleinkinderen: X0 Y1 Y2 Z11 Z12 5 10 OK 6

4 Alleen 1 familietak, met twee kleinkinderen: X0 Y1 Z11 Z12 4 6 OK!! 2

5 Geen grootvader: Y1 Y2 Z11 Z12 Z21 Z22 6 15 Niet -

6 Alleen maar kleinkinderen: Z11 Z12 Z21 Z22 4 6 Niet -

7 Een enkele familielijn + oom: X0 Y1 Y2 Z11 4 6 Niet -

8 Twee familielijnen in twee takken: X0 Y1 Y2 Z11 Z21 5 10 OK 6

#;5# 4'8'# 4',&(),# 5'&4')# +3+# >%&BI'5# 4'8'5K4'# H*%*2'+'%,GJ*++&)('):# ')# I'5# 4'#('+*55')# 4&'# I'# '%&)# J'99')# (',+3H+# 9&B# J'+# G3),+%@'%')# >*)# 4'# ('('>'),E#.3'I'5# '%# ,+''4,# 4'8'5K4'# H*%*2'+'%,GJ*++&)(')# @&+C32'):# 9'+'C')+# 4&+# )&'+#4*+# 4'# 3H53,,&)(')# J'5'2**5# &4')+&'C# 8&B)E# `'5*)(%&BC# >'%,GJ&5# 8&+# &)# J'+#3)4'%,GJ'&4')4# >'%23(')# 3K+'I'5# 4'# (',GJ*++'# ,+''CH%3'KK5@G+@*+&'# >*)# 4'#H*%*2'+'%,:#*5,#@&+('4%@C+#&)#4'#,*2H5&)(#'%%3%,#Md\N#3K#+XI**%4')#M]*9'5#gNE#.'+# >'%5&',# &)# 3)4'%,GJ'&4')4# >'%23(')# &,# 9'+%'CC'5&BC# ('%&)(# &)# 4',&()# S:#I**%>33%#I'#('('>'),#3)4'%#>&BK#K*2&5&'5'4')#23'+')#>'%8*2'5')E#U'%8*2'5')#I'# 4'8'5K4'# ('('>'),# 3)4'%# >&BK# K*2&5&'5'4')# >35('),# 4',&()# m:# 4*)# &,# J'+#>'%5&',# (%3+'%E# q'#C@)+# 4@,# 9'+'%# +I''# ,&95&)(#C5'&)C&)4'%')#4*)# +I''# G3@,&)#C5'&)C&)4'%')#&)#B'#4',&()#J'99')E#.'+#')&('#4',&()#2'+#>&'%#K*2&5&'5'4')#4*+#('L4')+&K&G''%4#&,:#5'>'%+#J'+#(%33+,+'#>'%5&',#**)#,GJ'%H+'#3H:#')#J'+#2'',+#I*+#9'+%'K+#4'#3>'%4%*GJ+#>*)#4'#''%,+'#3H#4'#+I''4'#(')'%*+&'E#$*+#I*,#33C#I'5#+'#>'%I*GJ+'):# I*)+# 4&+# &,# J'+# ')&('# 4',&()#2'+# ,5'GJ+,# pp)# >'%+'(')I33%4&('%#>*)#4'#2&44')(')'%*+&'E#

7*)8'9332:#7=>'5')#A@&BCD#

!!j

#Tabel 4: Onderscheidend vermogen van verschillende gedentificeerde modellen, afgemeten aan t-waarden, gesimuleerde data, N=9000 Design Parameter Waarde 1 2 3 4 8 Betrouwbaarheid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r#Y**%# J'+# I'%C+# I''%# )&'+# *5,# B'# &)# H5**+,# 4**%>*)# 4'8'5K4'#H'%,33)#>%**(+#)**%#4'#C')2'%C')#>*)#'')#332o+*)+'rr##gE#gE#gE#gE#]3'H*,,&)(-#a>'%4%*GJ+#>*)#&,5*2]3'H*,,&)(-#a>'%4%*GJ+#>*)#&,5*2]3'H*,,&)(-#a>'%4%*GJ+#>*)#&,5*2]3'H*,,&)(-#a>'%4%*GJ+#>*)#&,5*2XXXX%'5&(&3,&+'&+#&)#]@%C,'#K*2&5&',%'5&(&3,&+'&+#&)#]@%C,'#K*2&5&',%'5&(&3,&+'&+#&)#]@%C,'#K*2&5&',%'5&(&3,&+'&+#&)#]@%C,'#K*2&5&',####\')#H%*C+&,GJ'#+3'H*,,&)(#>*)#J'+#/01X234'5#C@))')#I'#>&)4')#&)#('('>'),#>*)# J'+# A&)'ZH# H%3B'G+# M7=>'5 '+# *5E# !jjmN:#I**%>33%# &)# 4'# 832'%# >*)# !j"j#H&53+#4*+*#8&B)#>'%8*2'54#&)#J'+#4&,+%&G+#s*%C&33%# '5C# >*)# 4'8'# +I''# C&)4'%')# M4'#2&44')(')'%*+&'N# 9&B# I''%# +I''# C&)4'%'):# 2*D&2**5# 4@,# >&'%# C5'&)C&)4'%')#>*)#4'#33%,H%3)C'5&BC'#>33%>*4'%E#.'+#9'J3'K+#('')#9'+33(#4*+#J'+#>'%8*2'5')#>*)#4&+#,33%+#4*+*#'')#8''%#23'&8*2'#8**C#&,:#8'C'%#I**%#I'#&)#4&+#('>*5#)&'+#>35,+**)#2'+#H%3D6#9'%&GJ+('>&)(:#2**%#*55'#9'+%3CC')')#M>33%83>'%#9',+**)4#')#)3(#&)#5'>')N#H'%,33)5&BC#3)4'%>%**(4#J'99')E#

F)# J'+# H&53+H%3B'G+# 3>'%# s*%C&'),# >*)# Rmf#%',H3)4')+')#>'%8*2'54:#4&'#+'8*2')#4''5#@&+2*C')#>*)#!iS#K*2&5&',E#U*)#fi#K*2&5&',# &,# 'GJ+'%# 2'+# ,5'GJ+,# '')# 5&4# (',H%3C')E# $'8'# K*2&5&',# 9&'4')# ('')#&)K3%2*+&'# 3>'%# &)+'%(')'%*+&3)'5'# 3>'%4%*GJ+# ')# I3%4')# >'%4'%# 9@&+')#9',GJ3@I&)(#('5*+')E#U*)#4'#%',+'%')4'#!ji#K*2&5&',#J'99')#I'#4@,#('2&44'54#

$%&'#(')'%*+&',#

!!"

%@&2#4%&'#5'4')#&)#4'#4*+*E#\%#8&B)#'GJ+'%#,5'GJ+,#>&'%#K*2&5&',#&)#4'#4*+*#2'+#*55'# 8'>')# 5'4')E#a3C#39,'%>'%')#I'#2**%#"jj# G32H5'+'# K*2&5&'5&B)'):#4&'# 9&B#'5C**%#(',&+@''%4#8&B)#&)#fg#K*2&5&',E#

F)# +'%2')# >*)# &)G32H5''+J'&4# 9&'4')# 4'8'# ('('>'),# '')# ')3%2'#@&+4*(&)(E# $'# &)G32H5''+J'&4# &,# )&'+# (',+%@G+@%''%4# >&*# 4'# J&'%93>')#**)('('>')#,6,+'2*+&'CE#F)#4'#A&)'ZH#4*+*#C32+#J'+#9&B>33%9''54#33C#>33%#4*+#I'# *55'')# '')# C5'&)C&)4# ')# 4'# (%33+3@4'%# 8&'):# 3K# *55'')# +I''# C5'&)C&)4'%')E#q@&,+# 4'8'# ,&+@*+&'# 5'')+# 8&GJ# 9&B# @&+,+'C# >33%# 234'55'%&)(# >&*# PFYA# MP@55#F)K3%2*+&3)# Y*D&2@2# A&C'5&J334NE# .'+# &,# 3),# 'GJ+'%# )&'+# ('5@C+# 32# &)# 4'#'2H&%&,GJ'# 4*+*# '')# PFYA# ,GJ*++&)(# +'# 5*+')# G3)>'%('%')# ')#I'# J'99')# 3),#>33%# 4&+# ('4''5+'# 23'+')# +'%@(+%'CC')# 3H# +%*4&+&3)'5'# H*&%I&,'# 4'5'+&3)# 3K#2&,,&)(#>*5@',-#I'#*)*56,'%')#'')# u*>*&5*95'#G*,'#G3%%'5*+&3)#2*+%&D_#3H#9*,&,#>*)#4'#>'%3)4'%,+'55&)(#4*+#4'8'#9'+%'CC&)(#J''K+#3H#!ji#K*2&5&',E#

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fNE#U33%#>%3@I')# &,#'%#4'#>%**(#)**%#4'#J33K443'CE#\')#+%*4&+&3)'5'#9'+%3@I9**%J'&4,*)*56,'#%',@5+''%+#&)#v%3)9*GJ_,#!#>*)#jEm"E#$'8'# G3TKK&G&T)+# &,# &)# *55'# 4%&'# (')'%*+&',# )*(')3'(# J'+8'5K4'E#Y''+3)9'+%3@I9**%J'&4#5'&4+#+3+#*K8I*CC&)(#>*)#4'#%'5*+&'#>*)#J'+#9'+%3CC')#G3)G'H+#2'+#*)4'%'#>*%&*9'5')E#$'#2*+'#>*)#*K8I*CC&)(#Mu*++')@*+&'_N#&,#('5&BC#**)#"X"!#Mv*%2&)',#')#1'55'%:#"QRQN:#&)#3),#('>*5#4@,#3H#jEQj#(',GJ*+E#

7*)8'9332:#7=>'5')#A@&BCD#

!!!

#Tabel 5: Indicatoren van islam-religiositeit

N Min Max Gem. Std. Deviatiie Hoe belangrijk is religie? 756 1 5 1,89 1,12 Frequentie moskee bezoek? 752 1 6 3,61 1,73 Frequentie bidden? 738 1 7 4,11 2,49 Frequentie vrijwilligerswerk t.b.v. religie? 739 1 6 4,36 1,42 Dragen van hoofddoek? 287 1 3 2,20 0,98 Eten van varkensvlees? (-) 739 1 3 2,80 0,59 Drinken van alcohol? (-) 764 1 3 2,48 0,82 Cronbach's alpha 0.813 Cronbach's alpha zonder R6 0.819 Bron: Gveli et al. Sarkisla pilot data #v%3)9*GJ_,#!#&,#'')#,GJ*++&)(#>*)#9'+%3@I9**%J'&4#3H#9*,&,#>*)#J'%J*5&)(#>*)#>%*(')# 9&))')# J'+8'5K4'# 2''+232')+E# $'8'# 2'+J34'# I3%4+# 33C# I'5# &)+'%)'#G3),&,+')+&',GJ*++&)(# (')3'24E# $'# 'GJ+'# 9'+%3@I9**%J'&4# &,# 4'# ,+*9&5&+'&+#+@,,')#2'+&)(')#*5,# 4'# 3)4'%5&((')4'#>*%&*9'5'# ,+*9&'5# &,E#.'+# &,# 9'C')4#4*+#v%3)9*GJ_,# !# >*)# 4'8'# 9'+%3@I9**%J'&4# '')# ')&(,8&),# >'%+'C')4'# ,GJ*++&)(#3H5'>'%+E# v%3)9*GJ_,# !# 9'%@,+# 3H# 4'# >'%3)4'%,+'55&)(# >*)# >355'4&('#J323(')&+'&+# >*)# 4'# ,*2'),+'55')4'# &)4&G*+3%')# M4EIE8E# *5,3K# J'+# I'%C'5&BC#4'8'5K4'#>%**(#&,#4&'#2''%4'%'#C'%')#(',+'54# &,N#')#4*+# &,#)*(')3'(#*5+&B4#'')#K&G+&'# M83#33C#J&'%N:#324*+#>33%# uJ'%J*5&)(_#>*)#>%*(')#9&B#@&+,+'C#*5+'%)*+&'>'#&)J3@4')#I3%4')#('C38'):#2'+#'')#'&(')#@)&'C'#9'+'C')&,E#`'+'%'#,GJ*++&)(')#>'%C%&B(')# I'# >&*# '')# +',+X%'+',+# 2'+J34':# &)# J'+# 9&B83)4'%# >&*# '')# ,&2H5'D#234'5#M;5I&):#!jjRN:#I**%>*)#3),#/01X234'5#'')#>*%&*)+#&,E#.'+#234'5#*GJ+'%#,&2H5'D# ,GJ*++&)(# >*)# 9'+%3@I9**%J'&4# ,+**+# *K('9''54# &)# P&(@@%# !E#F4')+&K&G*+&'#>*)#4'#2''+9'+%3@I9**%J'&4###9'%@,+#3H#+I''#%',+%&G+&',-# ##&,#J'+8'5K4'#3H#4'#4%&'#2''+232')+'):# 0+"#9'&)>53'4+#0+S#*55'')#>&*#0+!:#'%#&,#('')#4&%'G+#'KK'G+-#J'+#&,#'')#G*@,**5#

C'+')234'5E#Y'+# J'+# J&'%93>')# 3)+I&CC'54'# /01X234'5# C@))')# I'# 4'8'# 'GJ+'#9'+%3@I9**%J'&4#3H#>'%I*)+'#I&B8'#,GJ*++'):#&%3)&,GJ#(')3'(#32#B@&,+#I'5#'')#4&%'G+#'KK'G+#+'#C@))')#9'H*5')r#

$%&'#(')'%*+&',#

!!S

Figuur 2: Een simplex model om betrouwbaarheid ! te schatten #

##]*9'5# i*# (''K+# 4'# H**%,('I&B8'# G3%%'5*+&',# +@,,')# *55'# 8'>')# 9'+%3CC')#K*2&5&'5'4')#**)E#.3'I'5#J'+#&)+'%',,*)+#C*)#8&B)#32#&)#4&+#,33%+#4*+*#'KK'G+')#>*)# ('933%+'>35(3%4'# 3H# +'# ,H3%'):# >'%'')>3@4&(')# I'# 433%# 4'# 5&)'*(',#MK*2&5&'5&B)')N# +'# %*)432&,'%')#I*+# 9'+%'K+# >35(3%4'E#\')# %'('52*+&(# H*+%33)#>*)#G3%%'5*+&',#C@))')#I'#>'%C%&B(')#433%#4'#%*)432&,*+&'#2''%4'%'#C'%')#+'#J'%J*5')#MI'#J'99')#J'+#>&BK#C''%#('4**)N#')#>'%>35('),#M2'+#+'%@(I'(&)(N#3H#'5C**%#+'#5'((')E##

.'+#''%,+'#4*+#3H>*5+#&,#4*+#*55'#G3%%'5*+&',#,+'%C#8&B):#>*%&T%')4#+@,,')#jEf"# *)4# jERgE# .'+# &,# 9'5*)(%&BC# 8&GJ# +'# %'*5&,'%')# 4*+# 4'8'# G3%%'5*+&',#>33%+C32')# @&+# '')# 3)4'%83'C# I**%&)# 4'# 9'+%3CC')# ('('>'),# ('J''5#3)*KJ*)C'5&BC# >*)# '5C**%# 8&B)# >'%8*2'54-# J'+# &,# J''5# (3'4# 23('5&BC# 4*+# 4'#(%33+>*4'%# 8&B)# *)+I33%4')# (*K# &)# *@(@,+@,# !j"j# &)# '')#]@%C,# 9'%(43%H# **)#'')# ]@%C,'# &)+'%>&'I,+'%:# +'%I&B5# '')# C5'&)43GJ+'%# &)# `'%5&B)# >&'%# 2**)4')#5*+'%# +'5'K3)&,GJ# *)+I33%4# (*K# 3H# 4'8'5K4'# >%*(')# &)# J'+# $@&+,rr# \')#3)3)+C3329*%'# G3)G5@,&'# &,# 4**%32# 4*+# 3>'%4%*GJ+# >*)# %'5&(&3,&+'&+# &)# 4'8'#]@%C,'#K*2&5&',#J''5#'%(#,+'%C#&,E#

.'+# +I''4'# 4*+# 3H>*5+# &,# 4*+# 4'# G3%%'5*+&',# *55'2**5# 9'+%'CC'5&BC#J323('')# 8&B)# ')# 9&B>33%9''54# )&'+# 8&GJ+9**%# >'%2&)4'%')# I*))''%# I'#(%33+>*4'%X2&44')(')'%*+&'#>'%('5&BC')#2'+#(%33+>*4'%XC5'&)C&)4'%')E#

7*)8'9332:#7=>'5')#A@&BCD#

!!g

#Tabel 6a: Geobserveerde correlaties tussen islam-religiositeit in familienetwerken van drie generaties (N=205 families), gerandomiseerde volgorde van familielijnen

X0 Y1 Y2 Z11 Z12 Z21 Z22 1 ,632 ,614 ,652 ,652 ,674 ,742 X0

100 83 84 23 22 27 28 ,632 1 ,640 ,685 ,635 ,631 ,674 Y1

83 171 141 60 60 49 48 ,614 ,640 1 ,640 ,646 ,680 ,737 Y2

84 141 172 50 53 59 59 ,652 ,685 ,640 1 ,595 ,595 ,667 Z11

23 60 50 66 45 25 21 ,652 ,635 ,646 ,595 1 ,508 ,545 Z12

22 60 53 45 66 25 27 ,674 ,631 ,680 ,595 ,508 1 ,666 Z21

27 49 59 25 25 64 44 ,742 ,674 ,737 ,667 ,545 ,666 1 Z22

28 48 59 21 27 44 64

X0: Eerste generatie (grootouder) Y1, Y2: Tweede generation (kinderen) Z11, Z12: Derde generatie kleinkinderen via Y1 Z21, Z22: Derde generatie kleinkinderen via Y2 #\')#>355'4&(#9''54#>'%C%&B(')#I'#433%#4'#,GJ*++&)(#>*)#J'+#93>')#3)+I&CC'54'#/01X234'5E#$'#%',@5+*+')#8&B)-#0"#V#jEQ"m#w#/j#0!#V#jEQ"m#w#/j#1""#V#jESQQ#w#/j#W#jEffQ#w#0"#1"!#V#jESQQ#w#/j#W#jEffQ#w#0"#1!"#V#jESQQ#w#/j#W#jEffQ#w#0!#1!!#V#jESQQ#w#/j#W#jEffQ#w#0!#;5('2')'#2''+9'+%3@I9**%J'&4#xxxx-#jEmff##]')# 3>'%>53'4'# ('>')# I'# 8',# %'(%',,&'>'%('5&BC&)(')# I''%:# 2**%# J'+# 8*5#4@&4'5&BC# 8&B)# 4*+# '%# '&(')5&BC# 2**%# +I''# >'%('5&BC&)(')# 8&B)# 2'+# 4%&'# +'#,GJ*++')# H*%*2'+'%,:# H5@,# 4'# ,GJ*++&)(# >*)# 4'#2''+9'+%3@I9**%J'&4E# $'# @&+#234'5#234'5#>'%I*GJ+'#G3%%'5*+&',#8&B)#9&B'')#('8'+#&)#]*9'5#i9E#

$%&'#(')'%*+&',#

!!f

#Tabel 6b: Gemodelleerde correlaties tussen islam-religiositeit in familienetwerken van drie generaties (N=205 families)

X0 Y1 Y2 Z11 Z12 Z21 Z22X0 1,000 0,918 0,918 0,912 0,912 0,912 0,912Y1 0,669 1,000 0,843 0,925 0,925 0,837 0,837Y2 0,669 0,621 1,000 0,837 0,837 0,925 0,925Z11 0,663 0,679 0,614 1,000 0,.880 0,831 0,831Z12 0,663 0,679 0,614 0,644 1,000 0,831 0,831Z21 0,663 0,614 0,679 0,608 0,608 1,000 0,880Z22 0,663 0,614 0,679 0,608 0,608 0,644 1,000

Boven de diagonaal: Verwachte correlaties tussen latente variabelen Onder de diagonaal: Verwachte correlaties tussen geobserveerde variabelen #.'+#&,#)@++&(#32#4'8'#G3%%'5*+&',#''),#(3'4#+'#9'C&BC')#')#)*#+'#(**)#>*)#I'5C'#I'#C@))')#>'%I*GJ+')#4*+#8'#('5&BC#**)#'5C**%#8&B)E#$&+#8&B)#*GJ+'%'')>35('),-# 7%33+3@4'%#l#2&44')(')'%*+&'#M!DN# # # jEQ"m# 7%33+3@4'%#l#4'%4'#(')'%*+&'#MgDN# # # jEQ"!# Y&44')X(')'%*+&'#l#'&(')#C&)4'%')#MgDN# # # jEQ!f# k'>')o)&GJ+')X332o+*)+'#MgDN# # # # jEmSR# d&95&)(G3%%'5*+&'#9&))')#4'%4'#(')'%*+&'#M!DN# # jEmmj# k'>')o)&GJ+')#G3%%'5*+&'#9&))')#4'%4'#(')'%*+&'#MgDNE# jEmS"##['# C@))')# @&+# 4'# (',GJ*++'# H*%*2'+'%,# ')# 4'# >'%I*GJ+'# G3%%'5*+&',# 4'#>35(')4'#G3)G5@,&',#+%'CC')-# $'#2''+9'+%3@I9**%J'&4#xxxx#>*5+#I*+#5*('%#@&+#4*)#I'#@&+#4'#v%3)9*GJ_,#y#

,GJ*++&)(#83@4')#>'%I*GJ+')E# F)# ,3G&*5'# %'H%34@G+&'# G3%%'5*+&',# 43'+# 4'# 2''+3)9'+%3@I9**%J'&4# M"X# x# x# x# xN#

2''%4'%'#C'%')#2''#')#4*+#2**C+#G3%%'G+&'#>33%#*++')@*+&'#,H'G+*G@5*&%E#13# I3%4+# 4'# &)+'%(')'%*+&3)'5'# G3%%'5*+&'# &)# &,5*2X%'5&(&3,&+'&+# 5*+')+# 3H#jEQ!#(',GJ*+:#+'%I&B5#4&'#('39,'%>''%4#3H#jEii#I3%4+#(',GJ*+E#

]@,,')#(%33+3@4'%#')#C5'&)C&)4'%')#&,#'%#5*+')+#'')#8''%#,+'%C'#G3%%'5*+&'#MjEQ"N:# ')# 4&'# &,# )*(')3'(# J'+8'5K4'# *5,# +@,,')# 2&44')(')'%*+&'# ')# 4'#C5'&)C&)4'%')# MjEQ!NE# $'# 2*+'# >*)# ,3G&*5'# %'H%34@G+&'# )''2+# 4@,# 8'C'%#)&'+#*K#3>'%#4'#(')'%*+&',E#

$'#,+'%C'#G3%%'5*+&'#+@,,')#2&44')(')'%*+&'#')#C5'&)C&)4'%')#I3%4+#2'4'#>'%33%8**C+# 433%# '')# ,+'%C# 4&%'G+# (%33+>*4'%'KK'G+E# U*)# +3+*5'# 5*+')+'#

7*)8'9332:#7=>'5')#A@&BCD#

!!i

G3%%'5*+&'# +@,,')#4'#''%,+'#')#4'%4'#(')'%*+&'# &,#9&B)*#!oS# &)4&%'G+#'KK'G+:#2**%#C32+#2''%#4*)#"oS#4&%'G+#433%#4'#(%33+>*4'%r#

#fE#fE#fE#f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j""# ')# !j"!# 4'# 4'K&)&+&'>'# 4*+*#I3%4')# >'%8*2'54# 3H# )3(# >&'%# 53G*+&',# &)# ]@%C&B'# M2'+# 3H>35(&)(# &)# [',+X\@%3H*N:#8*5#'')#5&GJ+#C@))')#I'%H')#3H#4'8'#')#*)4'%'#>'%C5*%&)(')E## a)8'#G3)G5@,&',#J&'%#8&B)#>33%*5,)3(#2'+J34353(&,GJ'#>3'+)3+')#9&B#83_)#+3'C32,+&('#&)J3@4'5&BC'#*)*56,'-# F)# 4%&'X(')'%*+&'# 4*+*# &,# 4'# J*2>%**(# 3K# 4'# ''%,+'# (')'%*+&'# 4&%'G+'#

&)>53'4# J''K+# 3H# 4'# 4'%4':# 4*)I'5# 4*+# *55'# &)>53'4# &)4&%'G+# >'%533H+E# q'#C@)+# 4'8'# >%**(# )&'+# 9'*)+I33%4')# 83)4'%# >33%#2''+3)9'+%3@I9**%J'&4#+'#G3%%&('%')E#

q'#C@)+#&)#4%&'X(')'%*+&'#4*+*#4'#2''+9'+%3@I9**%J'&4#,GJ*++')#&)4&')#B'#4'# 4%&'# (')'%*+&',# &)# +')#2&),+'# +I''# K*2&5&'5&B)')# C@)+# 39,'%>'%')E# q'#23'+#4*)#I'5#>'%3)4'%,+'55')#4*+#4'8'#2''+3)9'+%3@I9**%J'&4#>33%#*55'#5'4')#>*)#J'+#K*2&5&')'+I'%C#4'8'5K4'#&,E##

Z&+# ,&2@5*+&',# 95&BC+# 4*+# J'+# >3543')4'# &,# 4*+# &)# pp)# K*2&5&'X5&B)# 4%&'X(')'%*+&'# 4*+*# I3%4')# ('39,'%>''%4:# +'%I&B5# 4'# *)4'%'# 5&B)# @&+# +I''#(')'%*+&',# 9',+**+E# .'+# 234'5# &,# 33C# ,GJ*+9**%# 3H# >'%,GJ&55')4'# *)4'%'#,33%+')#&)G32H5'+'#K*2&5&')'+I'%C')E#

P*2&5&')'+I'%C')# >*)# 4%&'# (')'%*+&',# 8&B)# I'5J**,+# H'%# 4'K&)&+&'#&)G32H5''+#')#>'%+3)')#'')#%&BC'#,GJ*C'%&)(#**)#2&,,&)(#>*5@'#H*+%3)')E#.'+# 2&,,&)(# >*5@'# H%395''2# J'99')# I'# &)# 4'# (',&2@5''%4'# 4*+*# (3'4#C@))')# 3H53,,')# >&*# PFYA# 234'55'%&)(# >*)# H**%,('I&B,# ('G3%%'5''%4'#4*+*E# F)#J'+#G3)G%'+'#('>*5#>*)#3)8'#A&)'ZH#4*+*#3>'%# &,5*2X%'5&(&3,&+'&+#I&54'# J'+# G32H@+'%H%3(%*22*# AFd?\A# >33%*5,)3(# )&'+# G3)>'%('%')# ')#J'99')# I'# 23'+')# >35,+**)# 2'+# '')# 2''%# +%*4&+&3)'5'# 2&,,&)(# >*5@',#+'GJ)&'CE#

$%&'#(')'%*+&',#

!!R

#$'#('H%',')+''%4'#2'+J34'#5&BC+#3),#**)+%'CC'5&BC#32#J'+#J33K4#+'#9&'4')#**)#4'# 4%&'# H%395'2')# I**%>33%# 4%&'X(')'%*+&'# 234'55')# 3),# ,+'55')-#2''+3)9'+%3@I9**%J'&4:# &)G32H5'+'# I**%)'2&)(')# ')# *KJ*)C'5&BC'#I**%)'2&)(')E#a>'%4%*GJ+#9&))')#K*2&5&',#C*)#'GJ+'%#&)('I&CC'54'%#8&B)#4*)#&)#J'+#234'5#>'%3)4'%,+'54E#F4')+&K&G*+&'#>*)#J'+#234'5#9'%@,+#3)4'%#2''%#3H#4'# >'%3)4'%,+'55&)(# 4*+# 332,o+*)+',# J@)# )'>')o)&GJ+')# )&'+# 9'L)>53'4')#*)4'%,#4*)#>*)@&+#4'#('2''),GJ*HH'5&BC'#>33%>*4'%E#F)#P&(@@%#S#('>')#I'#3),#3>'%#**)#'')#232')+#>*)#%'K5'D&>&+'&+E#`'%@,+#4'#('5&BC')&,#+@,,')#7*)8'9332#')# Z5+''# @&+,5@&+')4# 3H# 4'# &)>53'4# >*)# [&HH5'%^# O32+# 4'# ('5&BC')&,# +@,,')#7=>'5')#A@&BCD#433%#4'#&)>53'4#>*)#Z5+''^##Figuur 3: Een moment van zelfreflectie

WOUT Harry

Ruud

Reinhard

Nan Dirk Ariana

Ay!e

7*)8'9332:#7=>'5')#A@&BCD#

!!m

#

!

""#

!!!$%&'!()*&+,&$%&'!()*&+,&$%&'!()*&+,&$%&'!()*&+,&!!!!!

!

"#$

!

Tabel 1: De relatie tussen land van herkomst en analfabetisme

In buitenland geboren* In Amerika geboren Totaal 1,304 2,614 3,918 Analfabeet 9,9% 3,1% 11,913 81,441 93,354 Alfabeet 81,1% 96,9%

Totaal 13,217 84,055 97,272

* De in het buitenland geboren mensen (eerste kolom) zijn blank en 10 jaar of ouder. De in Amerika geboren individuen (tweede kolom) zijn blanke of zwarte mensen en ook 10 jaar of ouder. De aantallen zijn in miljoenen, bron: Robinson, 1950: Table 3.

Tabel 2: Het analfabetisme onder de totale bevolking en onder de blanke en zwarte bevolking (kleurlingen uitgezonderd) in Nieuw-Mexico en Arizona, 1930

Staat Totaal aantal

Aantal analfa-beten

% analfa-beten

Totaal aantal zwarten en blanken

Aantal zwarte en blanke analfabeten

% zwarte en blanke analfabeten

Nieuw-Mexico 314.370 41.845 13,3 252.718 19.403 7,7

Arizona 335.029 33.969 10,1 222.392 1.877 0,8

Bron: U.S. Census Bureau (1933), hoofdstuk 13, Tabel 10 (p. 1229).

Figuur 1: De relatie tussen het percentage analfabeten en het percentage zwarte Amerikanen, op staatniveau (48 U.S. staten + District of Columbia). Alle datapunten zijn zonder de kleurlingen, behalve voor Arizona (origineel) en Nieuw-Mexico (origineel) en aangeven met . Zie Tabel 2 voor de berekeningen. Bron: U.S. Census Bureau (1933: p. 1229)

Nieuw-Mexic o ( origineel)

Nieuw-Mexico ( zonder kleurl ingen)

Arizona (origineel)

Ar izona (zonder kleurl ingen)

0

2

4

6

8

10

12

14

16

0 10 20 30 40 50 60

Percentage zwarte Amerikanen

Perc

enta

ge a

nalfa

bete

n

Figuur 2: De relatie tussen het percentage in het buitenland geboren blanke Amerikanen en het percentage analfabeten onder de blanke en zwarte bevolking in 1930 op staatniveau (48 U.S. staten + District of Columbia). Alle datapunten zijn zonder de kleurlingen, behalve voor Arizona (origineel) en Nieuw-Mexico (origineel) en aangeven met . Bron: U.S. Census Bureau (1933: 1229)

Arizona (origineel)

Arizona

New Mexico

New Mexico (origineel)

0

2

4

6

8

10

12

14

16

0 5 10 15 20 25 30 35Percentage in het buitenland geboren blanke Amerikanen

Perc

enta

ge a

nalfa

bete

n on

der d

e bl

anke

en

zwa

rte b

evol

king

Tabel 3: Multivariate analyses met hirarchische logistische regressie-modellen met analfabetisme (nee (0), ja (1)) als afhankelijke variabele, N1=97.272.000, N2=49

Model 1 Model 2 Model 3 Model 4 Model 5 Logit-parameters:

Intercept # Individuele kenmerken: Land van herkomst In US geboren (zwart + blank) Buiten US geboren (migrant) Etniciteit Zwart: geboren in US Blank: geboren in US Blank: geboren buiten US ------------------------------------- Contextuele kenmerken: Percentage zwarte bevolking Percentage (blanke) migranten (logaritmische schaal) Effect van: Percentage zwarte bevolking onder blanken geboren in US Percentage zwarte bevolking onder blanken geboren buiten US Percentage zwarte bevolking onder zwarte Amerikanen Effect van: Percentage (blanke) migranten (logaritmische schaal) onder blanken geboren in US Percentage (blanke) migranten (logaritmische schaal) onder blanken geboren buiten US Percentage (blanke) migranten (logaritmische schaal) onder zwarte Amerikanen

-3,18

-3,46 ref. 2,08

-2,33 ref. -1,77 0,74

-2,58 ref. -1,82 0,77 0,01 -0,46

ns

-2,58

ref. -1,85 0,11 0,00 0,03 0,03 -0,72 0,24 -0,26

ns* ns

Variantie op staatniveau 0,95 1,73 1,05 0,42 *

# = intercept in model 3 en 4 geldt voor gemiddeld % zwarte bevolking en gemiddeld % migranten ns = niet significant bij =5% dubbelzijdig, ns* = niet significant bij =5%, wel bij =10% * door opname van interacties zijn er 6 (co)varianties, ze zijn geschat maar worden niet vermeld Bron: U.S. Census Bureau (1933: p. 1229)

Figuur 3: Het geschatte percentage analfabeten onder zwarte Amerikanen, blanke Amerikanen en migranten op basis van het percentage zwarte Amerikanen uit model 5 (zie Tabel 3)

0

5

10

15

20

25

0 10 20 30 40 50 60Percentage zwarte Amerikanen

Ges

chat

per

cent

age

anal

fabe

ten

Zwarte Amerikanen Blanke Amerikanen Migranten

Figuur 4: Het geschatte percentage analfabeten onder zwarte Amerikanen, blanke Amerikanen en migranten op basis van het percentage migranten uit model 5 (zie Tabel 3)

0

5

10

15

20

25

0 5 10 15 20 25 30 35Percentage migranten

Ges

chat

per

cent

age

anal

fabe

ten

Zwarte Amerikanen Blanke Amerikanen Migranten

Tabel 1: Beroepsrichting naar seksuele voorkeur

homo's hetero-

mannen lesbo's hetero-

vrouwen Onderwijs 7,5 4,8 11,6 8,3 Agrarisch 2,6 4,7 0,8 2,6 Technisch/Exact 11,2 34,9 6,3 4,6 Transport, communicatie, verkeer 5,1 9,2 3,4 1,9 (Para)medisch 10,8 2,9 17,7 14,4 Economisch, administratief, commercieel 33,5 28,6 25,8 37,3 Juridisch, bestuurlijk, openbare orde en veiligheid 4,0 4,3 5,4 1,8 Taal en cultuur 4,4 1,1 3,0 1,5 Gedrag en maatschappij 6,7 2,6 12,4 5,0 Persoonlijke en sociale verzorging 10,6 3,0 9,6 20,2 Management 3,5 3,4 3,1 1,0 Algemeen 0,2 0,5 1,1 1,9 Totaal 100% 100% 100% 100% N 1.019 296.826 1.043 226.638

Bron: Enqute Beroepsbevolking 1996-2008

Tabel 2: Onderwijsrichting naar seksuele voorkeur

homo's hetero-

mannen lesbo's hetero-

vrouwen Onderwijs 6,1 4,4 10,1 7,3 Geesteswetenschappen 7,1 3,0 6,0 2,6 Sociale wetenschappen, economie en recht 23,2 18,8 20,9 18,3 Natuurwetenschappen 2,4 2,8 2,1 0,8 Techniek, industrie en bouw 11,4 35,0 3,5 3,7 Landbouw 2,3 4,8 1,2 0,7 Gezondheid en welzijn 14,4 4,2 30,9 19,2 Dienstverlening 11,8 7,5 8,4 18,2 Algemeen 21,2 19,4 16,9 29,1 Totaal 100% 100% 100% 100% N 1.165 348.549 1.251 351.171

Bron: Enqute Beroepsbevolking 1996-2008

Tabel 3: Leeftijdsverschil tussen partners naar seksuele voorkeur (uitgesplitst naar paren met en zonder kinderen)

homo- paren

lesbo- paren

hetero- paren

gemiddeld leeft

Documents

Problemen en theorieën in onderzoek